Anales de la RANM

160 A N A L E S R A N M R E V I S T A F U N D A D A E N 1 8 7 9 MEDICINA DE PRECISIÓN E IMAGEN MÉDICA Martí-Bonmatí L, et al. An RANM. 2026;143(02): 160 - 166 INCERTIDUMBRES EN LA MEDICINA DE PRECISIÓN Y LOS ESFUERZOS DE LA IMAGENMÉDICA PARA MINIMIZARLAS UNCERTAINTIES IN PRECISION MEDICINE AND THE ROLE OF MEDICAL IMAGING IN MINIMIZING THEM Luis Mar tí-Bonmatí 1,2 ; David Mar tí-Aguado 3 1. Académico de Número de la Real Academia Nacional de Medicina de España - Radiología. 2. Área Clínica de Imagen Médica y Grupo de Investigación en Imagen Biomédica, Hospital Universitario y Politécnico e Instituto de Investigación Sanitaria La Fe, Valencia. 3. Servicio de Medicina Digestiva, Unidad de Hepatología, Hospital Clínico Universitario de Valencia, Instituto de Investigación Sanitaria y INCLIVA, Valencia. Resumen La incertidumbre es una propiedad intrínseca del conocimiento médico, no un mero fallo instrumental. Esta revisión analiza la naturaleza de la incerti- dumbre en la Medicina de Precisión desde una perspectiva tanto epistemoló- gica, ilustrada por la paradoja entre la física cuántica y la práctica clínica en medicina, como técnica, centrada en los biomarcadores cuantitativos de imagen para la enfermedad hepática metabólica (EHmet). Se describen los cuatro tipos de incertidumbre en las observaciones médicas (biológica, de datos, de modelos e interpretativa) y se revisan los conceptos de exactitud, precisión y fiabilidad aplicados a la imagen médica cuantitativa. Se presenta la evidencia actual sobre los biomarcadores de resonancia magnética (RM) relacionados con la fracción grasa por densidad protónica (PDFF) y tasa de relajación transversal (R2*) como referencias no invasivas para la estadificación y monitorización de la EHmet. Se discute críticamente la histología como patrón de referencia, y se analizan diferentes estrategias para reducir la incertidumbre: segmentación automática de todo el volumen hepático, exclusión de los vasos, mapas de confianza y métodos de inteligencia artificial (IA). La revisión concluye que ningún biomarcador se acepta por su perfección, sino por la solidez y consistencia de la evidencia que respalda su repetibilidad, explicabilidad y utilidad clínica. Abstract Uncertainty is an intrinsic property of medical knowledge rather than a mere instrumental limitation. This review examines the nature of uncertainty in Precision Medicine from both an epistemological perspective—illustrated by the paradox between quantum physics and clinical practice in medicine—and a technical perspective focused on quantitative imaging biomarkers in patients with metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease (MASLD). The four main sources of uncertainty in medical observations (biological, data-related, model-related, and interpretative) are described, together with the concepts of accuracy, precision, and reliability as applied to quantitative medical imaging. Current evidence supports the use of magnetic resonance (MR) imaging derived proton density fat fraction (PDFF) and transverse relaxation rate (R2*) as the non-invasive reference biomarkers for MASLD staging and monitoring. The role of histology as a reference standard is critically discussed, and strategies to reduce uncertainty—including whole-liver automated segmentation, vessel exclusion, confidence maps, and artificial intelligence methods—are analyzed. The review concludes that no biomarker is accepted because it is perfect, but because robust and consistent evidence supports its repeatability, explainability, and clinical utility. Palabras clave: Incertidumbre; Biomarcadores de imagen; Resonancia magnética; Enfermedad hepática metabólica; Medicina de precisión. Keywords: Uncertainty; Imaging biomarkers; Magnetic resonance imaging; Metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease; Precision medicine. Autor para la correspondencia Luis Martí-Bonmatí IIS La Fe. Avda. Fernando Abril Martorell, 106 · 46026 Valencia E-Mail: luis_marti@iislafe.es DOI: 10.32440/ar.2026.143.02 .rev03 R E V I S I Ó N *Fecha de lectura en la RANM Enviado*: 16.06.26 | Revisado: 22.06.26 | Aceptado: 01.07.26