Seminario de la maestra Elizabeth Cuello, de la materia (Tecn. Inform. E Invest. en Salud), Ejercicios de Tecnología de la Información e Informática

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Nombres y matricula: Sección: WA Materia: Tecn. Inform. E Invest. en Salud Profesor(a): Elizabeth Altagracia Cuello Diaz Tema: Tarea grupal (Creación de seminario) Fecha de entrega: 07/05/

Seminario: Salud Digital: La

Revolución Tecnológica que

Transforma la Medicina.

Seminario

Digital

Introducción Nos encontramos inmersos en un entorno donde la digitalización ha dejado de ser una opción para convertirse en una necesidad, especialmente en el sector salud. La integración de nuevas tecnologías en la práctica médica ha generado cambios profundos, desde la manera en que se diagnostican enfermedades hasta cómo se gestionan los historiales clínicos o se atienden pacientes a distancia. Este seminario tiene como objetivo explorar de manera crítica y reflexiva el impacto de la tecnología en el ámbito sanitario. Analizaremos tanto los avances más relevantes como sus implicaciones éticas, metodológicas y prácticas.

precoz de enfermedades crónicas. Esta forma de seguimiento continuo y personalizado representa un cambio de paradigma en la medicina tradicional, que solía basarse en visitas esporádicas al médico. Del mismo modo, la robótica médica ha traído consigo una mejora significativa en los procedimientos quirúrgicos. El uso de robots asistidos por inteligencia artificial, como el sistema Da Vinci, ha demostrado una gran precisión en intervenciones mínimamente invasivas. Esto no solo reduce los riesgos intraoperatorios, sino que también acorta los tiempos de recuperación, lo cual beneficia tanto a pacientes como a instituciones de salud al optimizar recursos. La explotación del big data ha permitido analizar inmensas cantidades de información clínica para detectar patrones de enfermedades, identificar factores de riesgo y mejorar la eficiencia del sistema de salud. Por ejemplo, al estudiar registros médicos electrónicos, los investigadores pueden descubrir correlaciones entre síntomas y diagnósticos que de otro modo pasarían desapercibidas. Estrategia aplicada: Uso de búsquedas con operadores como (“tecnología médica” AND “prevención”) OR “wearables en salud” en bases como BVS, EBSCO y PubMed para encontrar artículos recientes y confiables.

- Inteligencia Artificial en diagnósticos

La IA ha generado un nuevo enfoque en el diagnóstico médico al automatizar procesos que antes dependían exclusivamente del juicio clínico. Gracias al aprendizaje automático, es posible entrenar algoritmos que reconocen patrones en imágenes diagnósticas, como radiografías o mamografías, con un nivel de precisión que, en muchos casos, supera al de los especialistas humanos. Un caso ilustrativo es el uso de redes neuronales para el diagnóstico de cáncer de mama. Estas redes pueden analizar miles de imágenes en segundos, identificar microcalcificaciones sospechosas y emitir alertas tempranas que facilitan la detección precoz. Lo mismo ocurre en oftalmología, donde programas inteligentes pueden diagnosticar enfermedades como la retinopatía diabética con gran exactitud, incluso en etapas asintomáticas. Lo destacable es que la IA no reemplaza al médico, sino que amplifica su capacidad diagnóstica. Sin embargo, su implementación debe ir acompañada de protocolos rigurosos de validación y supervisión humana constante. Fuentes utilizadas: Búsqueda con términos como (“inteligencia artificial” AND diagnóstico) OR “IA médica” en PubMed, Scopus y BVS. Se aplicaron filtros por idioma, fecha de publicación reciente y artículos revisados por pares.

El uso de tecnología avanzada en salud no está exento de desafíos éticos. Uno de los más apremiantes es la protección de los datos personales. La digitalización de la historia clínica, junto con la recopilación continua de información biométrica, expone a los usuarios a posibles violaciones de privacidad si no se implementan protocolos de seguridad sólidos. Asimismo, surgen interrogantes sobre la responsabilidad médica. ¿Quién responde si una IA emite un diagnóstico incorrecto? ¿Debe la máquina decidir por encima del médico? Estas preguntas subrayan la necesidad de mantener siempre la supervisión humana y establecer marcos legales claros que definan los límites de actuación de estas herramientas. Otro aspecto ético importante es la equidad en el acceso. No todas las personas cuentan con los dispositivos o la conectividad necesarios para beneficiarse de las innovaciones tecnológicas. Por ello, se deben implementar políticas públicas que promuevan la inclusión digital en salud, evitando que la brecha tecnológica se transforme en una nueva forma de desigualdad sanitaria. Propuesta crítica: Fomentar un uso transparente y centrado en el paciente, donde la innovación tecnológica esté al servicio de la humanidad y no al revés. Proponemos una reorientación del uso de la tecnología médica hacia un modelo transparente, ético y centrado en

el paciente, donde la innovación esté claramente al servicio de la humanidad, no de intereses comerciales ni de la fascinación técnica vacía. Esta postura se fundamenta en los principios de la bioética médica: autonomía, beneficencia, no maleficencia y justicia.

1. Autonomía del paciente y consentimiento informado Las herramientas digitales pueden oscurecer decisiones clínicas cuando no se comprenden sus criterios o se aplican sin explicaciones claras. La propuesta exige una transparencia en los algoritmos clínicos y un respeto irrestricto por el consentimiento informado, garantizando que el paciente comprenda el papel de la tecnología en su tratamiento. 2. Beneficencia y no maleficencia: tecnología útil, no invasiva ni innecesaria No toda innovación es benéfica per se. El criterio ético debe prevalecer sobre el tecnológico. Proponemos un uso criterioso de la tecnología, que demuestre mejorar resultados clínicos sin incrementar el sufrimiento o la ansiedad del paciente. 3. Justicia y equidad en el acceso tecnológico La brecha digital puede profundizar desigualdades en salud. La propuesta incluye medidas de equidad tecnológica: distribución justa de recursos, accesibilidad a herramientas digitales en comunidades vulnerables y

Symbaloo para evidenciar las fuentes

- Validación de fuentes y herramientas

utilizadas

Estrategias de búsqueda Operadores booleanos: ("IA en salud" OR "tecnología médica") AND ("diagnóstico" OR "tratamiento") Filtros aplicados: últimos 5 años, publicaciones revisadas por pares, artículos de acceso abierto cuando fue posible. Bases de datos consultadas Biblioteca Virtual en Salud (BVS) PubMed EBSCOhost Scopus Criterios de evaluación crítica Actualización (publicaciones recientes)

Autoridad (autores con afiliación académica o científica reconocida) Relevancia para los temas del seminario Fiabilidad de la editorial o revista científica Gestión de fuentes Se utilizó Zotero para la recopilación, organización y exportación de las referencias en formato APA 7ª edición, permitiendo una gestión eficiente y transparente de las fuentes consultadas.

- Bibliografía Organización Mundial de la Salud. (2023). Transformación digital en salud. https://www.who.int López, M. (2022). IA en la medicina moderna. Revista Salud y Tecnología, 12(3), 45–59. Biblioteca Virtual en Salud. (2024). Inteligencia Artificial y diagnóstico médico. https://bvsalud.org EBSCOhost. (2024). Artificial Intelligence in Healthcare. https://search.ebscohost.com PubMed. (2023). Emerging Trends in Digital Health. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov Anexos