
ISBN
979-13-87631-34-5
Fecha de publicación
28-12-2024
Licencia
D. R. © copyright 2024. José Emilio Sánchez García, Juan Francisco Figueroa Pérez y Herman Geovany Ayala Zúñiga
Omar Vicente García Sánchez
Universidad Autónoma de Sinaloa
0000-0002-5145-8455
Aníbal Zaldívar Colado
Universidad Autónoma de Sinaloa
0000-0002-6622-6630
Acerca de
En la última década, el panorama de la atención médica ha sido testigo de una rápida evolución impulsada por el surgimiento y la adopción generalizada de tecnologías disruptivas (Gutiérrez y Febles, 2020; Orozco, 2023). Estas nuevas tendencias han provocado un cambio sustancial en la forma en que se abordan los desafíos de la salud, ofreciendo soluciones más eficaces, accesibles y personalizadas tanto para pacientes como para profesionales del sector. La creciente convergencia entre la tecnología y el ámbito sanitario ha propiciado una amplia gama de avances, que van desde dispositivos médicos portátiles hasta plataformas de análisis de datos en tiempo real. Estas herramientas están redefiniendo los límites de la atención clínica convencional, permitiendo diagnósticos de una precisión sin precedentes, tratamientos de mayor eficacia y una gestión más eficiente de las enfermedades crónicas (Cevallos et al., 2023; Rodríguez, 2022).
Estas nuevas tendencias, han provocado un cambio sustancial en la forma en que se abordan los retos sanitarios, lo cual se enmarca en la categoría más amplia de innovaciones sociales. Estos avances tienen como objetivo abordar desafíos críticos, como la pobreza, la educación, la salud y otros aspectos del desarrollo humano (Galván et al., 2020). Este progreso en el sector sanitario no solo mejora la eficiencia, la eficacia, la calidad, la sostenibilidad a largo plazo, la seguridad y la accesibilidad de la atención médica, sino que también busca optimizar el rendimiento del sistema de salud en su conjunto.
La expansión de la salud digital ha generado un aumento notable en el desarrollo de soluciones como la telemedicina, la monitorización remota de pacientes y los sistemas de información sanitaria, los cuales están transformando fundamentalmente la prestación y el consumo de servicios de salud a nivel global. Estas herramientas digitales están democratizando el acceso a la atención médica al eliminar las limitaciones geográficas y temporales, y capacitar a los pacientes para que desempeñen un papel más activo en su propio bienestar (Vidal Ledo et al., 2022). En este contexto de transformación radical, la inteligencia artificial (IA) emerge como uno de los pilares más prominentes y prometedores en la revolución de la asistencia clínica.
Referencias
Abouzeid, H. L., Chaturvedi, S., Abdelaziz, K. M., Alzahrani, F. A., AlQarni, A. A. S., y Alqahtani, N. M. (2021). Papel de la Robótica y la Inteligencia Artificial en la Salud Bucal y Odontología Preventiva – Conocimiento, Percepción y Actitud de los Odontólogos. Oral health & preventive dentistry, 19, 353–363. https://doi.org/10.3290/j.ohpd.b1693873
Alam, M. K., Alftaikhah, S. A. A., Issrani, R., Ronsivalle, V., Lo Giudice, A., Cicciù, M. y Minervini, G. (2024). Aplicaciones de la inteligencia artificial en la utilización de modalidades de imágenes en odontología: una revisión sistemática y metaanálisis de estudios in vitro. Heliyón, 10(3), e24221. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e24221
Albano, D., Galiano, V., Basile, M., Di Luca, F., Gitto, S., Messina, C., Cagetti, M. G., Del Fabbro, M., Tartaglia, G. M. y Sconfienza, L. M. (2024). Inteligencia artificial para la detección por imágenes radiográficas de lesiones de caries: una revisión sistemática. BMC Oral Health, 24(1), 274. https://doi.org/10.1186/s12903-024-04046-7
Arshad, R., Khalid, Z., Ahmad, R. y Qaiser, N. (2024). Los estudiantes de odontología y la revolución de la IA: Explorando la conciencia y la percepción. Pakistan Journal of Medicine and Dentistry, 13(2), 82-89. https://ojs.zu.edu.pk/pjmd/article/view/2390
Asmatahasin, M., Pratap, K. V. N. R., Padma, T. M., Kalyan, V. S. y Kumar, V. S. (2021). Actitud y percepción de los estudiantes de odontología hacia la inteligencia artificial. Indian Journal of Basic and Applied Medical Research, 10(3), 305-314. https://www.ijbamr.com/assets/images/issues/pdf/naYI4r_fc1b69_I67uSo_7l50xS_363689.pdf
Cevallos, L. M. A., Espinoza, A. L. V., Barba, D. F. D. y García, M. A. C. (2023). Tecnologías disruptivas en emergenciología. Aplicaciones de la inteligencia artificial, telemedicina y robótica para una atención de vanguardia en situaciones de emergencia. RECIAMUC, 7(2), 925-934. https://doi.org/10.26820/reciamuc/7.(2).abril.2023.925-934
Galván, P., Rivas, R., Ortellado, J., Portillo, J., Mazzoleni, J., Hilario, E. (2020). Aplicación de tecnologías disruptivas en telemedicina para la cobertura universal de servicios de salud. Revista de salud pública del Paraguay, 10(1), 52-58. https://doi.org/10.18004/rspp.2020.enero.52-58
Gutiérrez Martínez, J. A., y Febles Estrada, A. (2020). Las tecnologías disruptivas y su aplicación en la medicina con vistas al 2030. Revista Cubana de Salud Pública, 45(4), e1563. https://www.scielosp.org/article/rcsp/2019.v45n4/e1563/es/
Hamd, Z., Elshami, W., Al Kawas, S., Aljuaid, H. y Abuzaid, M. M. (2023). Una mirada más cercana al conocimiento actual y las perspectivas de la integración de la inteligencia artificial en la práctica odontológica: Un estudio transversal. Heliyon, 9(6), e17089. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e17089
Jethlia, A., Lunkad, H., Ahmed, S., Qasem, T., Yahya, A., e Ibrahim, A. (2022). Conocimientos, actitudes y percepciones de pasantes y odontólogos en Arabia Saudita hacia la inteligencia artificial. Journal of Pharmaceutical Negative Results, 13(9), 1161-1167. https://www.pnrjournal.com/index.php/home/article/view/3474
Karan-Romero, M., Salazar-Gamarra, R. E., y Leon-Rios, X. A. (2023). Evaluación de actitudes y percepciones en estudiantes sobre el uso de inteligencia artificial en odontología. Dentistry Journal, 11(5), 125. https://doi.org/10.3390/dj11050125
Khanagar, S., Alkathiri, M., Alhamlan, R., Alyami, K., Alhejazi, M. y Alghamdi, A. (2021). Conocimientos, actitudes y percepciones de estudiantes de odontología hacia la inteligencia artificial en Riad, Arabia Saudita. Medical Science, 25(114), 1857-1867. https://discoveryjournals.org/medicalscience/current_issue/v25/n114/A8.pdf
Meshari, A., Ahmad, F., Saleh, G., Abdullah, Abdulaziz, Abdullah Aljoharah, Ahmad, A. y Abdullah, I. (2022). Actitudes y percepciones de los estudiantes de medicina hacia las aplicaciones de inteligencia artificial. Journal for Educators, Teachers and Trainers, 13(4), 151-157. https://doi.org/10.47750/jett.2022.13.04.021
Murali, S., Bagewadi, A., Kumar, L., Fernandes, A., Jayapriya, T., Panwar, A. y Keluskar, V. (2023). Conocimiento, actitud y percepción de los odontólogos sobre el papel de la inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina bucal y radiología: Un estudio transversal. Journal of Oral Medicine and Oral Surgery, 29(2), 22. https://doi.org/10.1051/mbcb/2023018
Orozco, J. (2023). Nanociencia, nanotecnología y tecnologías disruptivas en el contexto de la medicina de precisión. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 47(183), 221-241. https://doi.org/10.18257/raccefyn.1895
Rodríguez Escobar, G. (2022). Bioética y aplicación de las tecnologías disruptivas en la seguridad alimentaria y en vigilancia de la nutrición de los niños. Bios Papers, 1(2). https://doi.org/10.18270/bp.v1i2.3973
Sanabria-Navarro, J. R., Silveira-Pérez, Y., Pérez-Bravo, D. D. y de-Jesús-Cortina-Núñez, M. (2023). Incidencias de la inteligencia artificial en la educación contemporánea. Comunicar, 31(77). https://doi.org/10.3916/C77-2023-08
Sarabia, S. (2023). Reflexiones sobre la inteligencia artificial. Revista de Neuro-Psiquiatría, 86(3), 157-160. https://doi.org/10.20453/rnp.v86i3-1.4969
Seram, T., Batra, M., Gijwani, D., Chauhan, K., Jaggi, M. y Kumari, N. (2021). Actitud y percepción de los estudiantes de odontología hacia la inteligencia artificial. University Journal Of Dental Sciences, 7(3). https://doi.org/10.21276/ujds.2021.7.3.13
Schwendicke, F., Samek, W. y Krois, J. (2020). Inteligencia artificial en odontología: Posibilidades y desafíos. Journal of Dental Research, 99(7), 769–774. https://doi.org/10.1177/0022034520915714
Singh, N., Pandey, A., Tikku, A. P., Verma, P., y Singh, B. P. (2023). Actitud, percepción y barreras de los profesionales odontológicos hacia la inteligencia artificial. Journal of Oral Biology and Craniofacial Research, 13(5), 584-588. https://doi.org/10.1016/j.jobcr.2023.06.006
Thurzo, A., Strunga, M., Urban, R., Surovková, J. y Afrashtehfar, K. I. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en la educación odontológica: Revisión y guía para la actualización curricular. Education Sciences, 13(2), 150. https://doi.org/10.3390/educsci13020150
Valdés, A. A., García, F. I., Torres, G. M. y Grijalva, C. S. (2019). Medición en investigación educativa con apoyo del SPSS y el AMOS. AMeditores. https://n9.cl/4e9m8
Vidal Ledo, M. J., Delgado Ramos, A., Rodríguez Díaz, A., Barthelemy Aguilar, K., y Torres Ávila, D. (2022). Salud y transformación digital. Educación Médica Superior, 36(2). https://tinyurl.com/5fte784p
Younis, Hussain. A., Eisa, T. A. E., Nasser, M., Sahib, T. M., Noor, A. A., Alyasiri, O. M., Salisu, S., Hayder, I. M. y Younis, Hameed A. (2024). Una revisión sistemática y metaanálisis de herramientas de inteligencia artificial en medicina y atención médica: Aplicaciones, consideraciones, limitaciones, motivación y desafíos. Diagnostics, 14(1), 109. https://doi.org/10.3390/diagnostics14010109
Yüzbaşıoğlu, E. (2021). Actitudes y percepciones de estudiantes de odontología hacia la inteligencia artificial. Journal of dental education, 85(1), 60-68. https://doi.org/10.1002/jdd.12385