Este documento tiene como objetivo proporcionar un análisis estructurado de las métricas de rendimiento utilizadas en los sistemas de detección asistida por computadora (CAD), centrándose específicamente en la detección de nódulos pulmonares en imágenes de tomografía computarizada (TC). Al examinar las métricas clave junto con sus respectivas fortalezas y limitaciones, este estudio ofrece pautas para ayudar en la selección de métricas apropiadas. Los métodos de evaluación de los sistemas CAD para la detección de nódulos pulmonares se categorizan principalmente en enfoques por exploración y por nódulo. Para el análisis por exploración, una métrica clave es el área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor (ROC) (AUROC), que evalúa la capacidad del sistema para distinguir entre exploraciones con y sin nódulos. Para el análisis por nódulo, se utiliza a menudo la sensibilidad a nivel de nódulo en falsos positivos fijos por exploración, complementada por la curva de característica de funcionamiento de respuesta libre (FROC) y la métrica de rendimiento de competencia (CPM). Sin embargo, el CPM no proporciona puntuaciones normalizadas porque teóricamente varía de cero a infinito y varía en gran medida dependiendo de las características de los datos. Para abordar las ventajas y limitaciones de las curvas ROC y FROC, se introdujo un FROC alternativo (AFROC) para combinar las fortalezas de ambos análisis por exploración y por nódulo. Este documento discute los principios de cada métrica y sus fortalezas relativas, proporcionando información sobre sus implicaciones clínicas y utilidad práctica.