Gestión de la inteligencia artificial en el sector Salud en México

Abstract

La inteligencia artificial ha surgido como una herramienta fundamental en la transformación de la atención sanitaria, ofreciendo soluciones innovadoras en diagnóstico, tratamiento y gestión de recursos. La incorporación de la inteligencia artificial al sector de la salud ha permitido mejorar la precisión de los diagnósticos, personalizar los tratamientos y optimizar la eficiencia operativa de los sistemas sanitarios. El objetivo de esta investigación fue evaluar los avances y desafíos de la inteligencia artificial en la gestión de la salud, analizando su impacto en diagnóstico, tratamiento y optimización de recursos, así como su implicación ética. Se llevó a cabo una revisión bibliográfica exhaustiva de artículos, estudios de caso y trabajos académicos publicados entre 2020 y 2024, con el fin de identificar las innovaciones más recientes en el uso de la inteligencia artificial en la salud, así como los principales retos asociados a su aplicación. Como resultado, se obtuvo que los avances más notables incluyen el uso de algoritmos de aprendizaje profundo en la mejora de diagnósticos médicos, como en la detección temprana de cáncer, y en la personalización de tratamientos a través de la medicina de precisión. Como conclusión, tenemos que la inteligencia artificial ha demostrado un potencial significativo para transformar la gestión de la salud, mejorando la precisión y eficiencia en la atención médica.

Artificial intelligence has emerged as a fundamental tool in the transformation of healthcare, offering innovative solutions in diagnosis, treatment and resource management. The incorporation of artificial intelligence into the healthcare sector has made it possible to improve the accuracy of diagnoses, personalize treatments and optimize the operational efficiency of healthcare systems. The aim of this research was to evaluate the advances and challenges of artificial intelligence in healthcare management, analyzing its impact on diagnosis, treatment and resource optimization, as well as its ethical implications. A comprehensive literature review of articles, case studies and academic papers published between 2020 and 2024 was conducted in order to identify the most recent innovations in the use of artificial intelligence in healthcare, as well as the main challenges associated with its application. As a result, the most notable advances include the use of deep learning algorithms in the improvement of medical diagnostics, such as in the early detection of cancer, and in the personalization of treatments through precision medicine. In conclusion, artificial intelligence has demonstrated significant potential to transform healthcare management, improving accuracy and efficiency in medical care.