LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SALUD PÚBLICA: MEJORANDO LA ATENCIÓN MÉDICA Y PREVINIENDO ENFERMEDADES
Authors/Creators
- 1. Universidad Cesar Vallejo
- 2. Universidad Amazónica de Madre de Dios
Description
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la salud pública al permitir un análisis rápido y preciso de datos médicos, mejorando la toma de decisiones clínicas y la prevención de enfermedades. Este artículo examina el impacto de la IA en la salud pública, sus aplicaciones más relevantes y los desafíos que enfrenta su implementación en el Perú. A través de un estudio de enfoque cuantitativo realizado en Los Olivos con una población y muestra de 68 encuestados, se utilizó la técnica de la encuesta y como instrumento el cuestionario para analizar y medir la percepción sobre el uso de la IA en el sistema de salud. Los resultados indican una aceptación positiva y la necesidad de capacitación del personal sanitario para su adecuada aplicación. Se concluye que la IA puede ser una herramienta clave para mejorar la eficiencia y calidad del servicio de salud pública, todo ello en base al análisis de los resultados de 68 personas equivalente a un 47.1% está totalmente de acuerdo con su uso, un 36.8% indica que está de acuerdo que mejoraría y un 14.7% está indeciso. En ese sentido, el uso de la inteligencia artificial en la salud pública es percibido como importante y efectivo por los participantes encuestados. Lo que denota que la implementación de la inteligencia artificial en los sistemas de salud tiene el potencial de mejorar la calidad de la atención y la toma de decisiones
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1.90 Articulo. Michael Alexander Romero Llerena y Edward Pandia.pdf
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References
- Álvarez, J., Jaramillo, D., & López, A. (2024). Aplicaciones, oportunidades y desafíos de implementar la inteligencia artificial en medicina: una revisión narrativa de la literatura. Anales de la Facultad de Ciencias Médicas (Asunción). Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.18004/anales/2024.057.02.90
- Alvira Martín, F. (2011). La encuesta: una perspectiva general metodológica. Centro de Investigaciones Sociológicas. Documento en línea. Disponible https://books.google.com.pe/books?id=GbZ5JO-IoDEC&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false
- Aminizadeh, S., Heidari, A., Dehghan, M., Toumaj, S., Rezaei, M., Navimipour, N., Stroppa, F., & Unal, M. (2024). Opportunities and challenges of artificial intelligence and distributed systems to improve the quality of healthcare service. Artificial intelligence in medicine, 149, 102779. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1016/j.artmed.2024.102779
- Andrés Segovia, B. (2021). El reinicio tecnológico de la inteligencia artificial en el servicio público de salud. IES, 7(1), 327–356. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.12795/IETSCIENTIA.2021.i01.17
- Baladrón, C., Gómez de Diego, J. J., & Amat-Santos, I. J. (2021). Big data and new information technology: what cardiologists need to know. Revista Española de Cardiología (English Edition), 74(1), 81–89. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1016/j.rec.2020.06.036