Objective. Evaluate the impact and clinical applicability of artificial intelligence (AI) models in cardiovascular diagnosis, assessing their potential to improve diagnostic accuracy, operational efficiency, and reliability compared with conventional methods. Materials and Methods. A critical review of the recent literature was conducted, encompassing retrospective studies, multicenter trials, and external validations that employed machine learning and deep learning algorithms applied to imaging modalities, electrocardiographic and phonocardiographic signals, as well as clinical and proteomic biomarkers. Results. Evidence indicates that in cardiac imaging, automated segmentation and ventricular dysfunction detection achieved accuracy metrics exceeding 90%, suggesting readiness for clinical integration. In cardiac signals, deep learning models demonstrated area under the ROC curve values ...

La proliferación exponencial de contenidos generados por inteligencia artificial ha redefinido la arquitectura epistémica de la cultura digital, al disolver las fronteras tradicionales entre verdad, falsedad y creencia. En ese sentido, el presente artículo tiene por objetivo proponer un marco teórico crítico para comprender los regímenes epistémicos emergentes de la cultura algorítmica, con especial atención a los procesos mediante los cuales la verosimilitud sintética es producida, legitimada y circulada en entornos mediados por inteligencia artificial. A partir de un diseño cualitativo, de carácter exploratorio-analítico, sustentado en un paradigma interpretativo y constructivista, los hallazgos evidencian que la creencia digital no se ancla en la validación empírica, sino en la convergencia entre resonancia emocional, familiaridad cultural y amplificación algorítmica....