Inteligencia artificial en la gestión operativa y la calidad de los servicios de salud: revisión sistemática de la literatura 2020–2025
Palabras clave:
Inteligencia artificial, gestión operativa, calidad de la atención, servicios de saludResumen
El objetivo de la presente investigación fue analizar por medio de una revisión sistemática exploratoria de la literatura, la relación entre inteligencia artificial (IA), gestión operativa y calidad de servicios de salud publicadas durante el periodo 2020–2025. Para el análisis se llevó a cabo, una revisión sistemática de artículos científicos seleccionados de bases de datos especializadas. Se aplicaron criterios de elegibilidad que incluyeron el año de publicación, el tipo de estudio, la pertinencia temática y la calidad metodológica. Los hallazgos evidenciaron que el uso de tecnologías de inteligencia artificial permitió la automatización de procesos administrativos, la previsión de la demanda asistencial y la optimización de uso de recursos en los sistemas de salud, contribuyendo a la disminución de los errores operativos. A su vez, se observó una mejora de la calidad de la atención en relación con distintos atributos, especialmente en la seguridad, la efectividad y la experiencia del usuario. Sin embargo, los estudios también identificaron barreras que limitan su adopción, entre ellas la baja interoperabilidad de los sistemas, la escasa capacitación y la resistencia a la aceptación de los profesionales, las desigualdades en la implementación y los desafíos éticos vinculados al uso de datos sensibles. En síntesis, los resultados demostraron que la inteligencia artificial tuvo un impacto positivo y progresivo sobre la gestión operativa y la calidad de los servicios de salud, siempre y cuando su implementación esté acompañada de marcos éticos, regulatorios y organizacionales apropiados.
Citas
Al-Nafjan, A., Aljuhani, A., Alshebel, A., Alharbi, A., & Alshehri, A. (2025). Artificial Intelligence in Predictive Healthcare: A Systematic Review. Journal of clinical medicine, 14(19), 6752. https://doi.org/10.3390/jcm14196752
Alzghoul, B. (2024). Impact of artificial intelligence on healthcare quality: A systematic review and meta-analysis. The Open Public Health Journal, 17(1), 25–44. https://doi.org/10.2174/0118749445181059240201054546
Artificial intelligence–powered documentation systems in healthcare: A systematic review. (2025). Journal of Medical Systems, 49(3). https://doi.org/10.1007/s10916-025-02157-4
Casimiro-Guerra, G., Casimiro-Urcos, W. H., Casimiro-Urcos, J. F., & Orosco-Naveros, A. B. (2025). Gestión administrativa y atención de calidad: Claves para la mejora de servicios en centros de terapia física. Sophia Editions.
Cumpston, M., Li, T., Page, M. J., Chandler, J., Welch, V. A., Higgins, J. P. T., & Thomas, J. (2019). Updated guidance for trusted systematic reviews: A new edition of the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. The Cochrane Database of Systematic Reviews, 10(10), ED000142. https://doi.org/10.1002/14651858.ED000142
Dankwa-Mullan, I. (2024). Health equity and ethical considerations in using artificial intelligence in public health and medicine. Preventing Chronic Disease, 21, E64. https://doi.org/10.5888/pcd21.240245
De los Ríos Uriarte, M. (2025). La inteligencia artificial (IA) en la salud: Oportunidades y desafíos. Medellín: Biblia, Teología y Pastoral para América Latina y el Caribe, 50(189), 259–282. https://revistas.celam.org/index.php/medellin/article/view/2395
Donabedian, A. (1988). The quality of care: How can it be assessed? Journal of the American Medical Association, 260(12), 1743–1748. https://doi.org/10.1001/jama.260.12.1743
García-García, R. E. (2025). Applications of artificial intelligence in hospital quality management: A review of digital strategies in healthcare settings. Revista Científica de Sistemas e Informática, 5(2), e928. https://doi.org/10.51252/rcsi.v5i2.928
Golder, S., & Loke, Y. K. (2008). Is there evidence for biased reporting of published adverse effects data in pharmaceutical industry-funded studies? British journal of clinical pharmacology, 66(6), 767–773. https://doi.org/10.1111/j.1365-2125.2008.03272.x
Gómez-González, E., Gomez, E., Márquez-Rivas, J., Guerrero-Caro, M., Fernández-Lizaranzu, I., Relimpio-López, M. I., Dorado, M. E., Mayorga-Buiza, M. J., Izquierdo-Ayuso, G., & Capitán-Morales, L. (2020). Artificial intelligence in medicine and healthcare: A review and classification of current and near-future applications and their ethical and social impact (Version 2). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2001.09778
He, J., Baxter, S. L., Xu, J., Xu, J., Zhou, X., & Zhang, K. (2019). The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Nature Medicine, 25(1), 30–36. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0307-0
Kolasa, K., Admassu, B., Hołownia-Voloskova, M., Kędzior, K. J., Poirrier, J. E., & Perni, S. (2024). Systematic reviews of machine learning in healthcare: a literature review. Expert review of pharmacoeconomics & outcomes research, 24(1), 63–115. https://doi.org/10.1080/14737167.2023.2279107
Langabeer, J. R., & Helton, J. (2020). Health care operations management: A systems perspective (3rd ed.). Jones & Bartlett Learning.
Longoni, C., Bonezzi, A., & Morewedge, C. K. (2019). Resistance to medical artificial intelligence. Journal of Consumer Research, 46(4), 629–650. https://doi.org/10.1093/jcr/ucz013
Mota Loor, A. A., & Triviño Mogrovejo, W. A. (2024). Incidencia de la inteligencia artificial en el mejoramiento de la calidad de servicio de la salud pública [Tesis de maestría, Universidad de Especialidades Espíritu Santo].
Nasarian, E., Alizadehsani, R., Acharya, U. R., & Tsui, K.-L. (2024). Designing interpretable ML system to enhance trust in healthcare: A systematic review to proposed responsible clinician–AI–collaboration framework (Version 2). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.11055
Ortiz Luzuriaga, D. R., & Briones Morales, V. E. (2025). Inteligencia artificial en la gestión de los servicios de salud: Estado actual y perspectivas futuras. ASCE Magazine, 4(2), 483–502. https://doi.org/10.70577/ASCE/483.502/2025
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., McGuinness, L. A., Stewart, L. A., Thomas, J., Tricco, A. C., Welch, V. A., Whiting, P., & Moher, D. (2021). Declaración PRISMA 2020: Una guía actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Revista Española de Cardiología, 74(9), 790–799. https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.06.016
Vicuña Palacios, A., Cantos Heredia, V. D., & Naula Lliguicota, L. M. (2024). Integración de sistemas de inteligencia artificial en la formación de enfermería: Beneficios, desafíos y perspectivas futuras. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(3), 5175–5186. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i3.11722
World Health Organization. (2020). Quality health services: A planning guide. https://www.who.int/publications/i/item/9789240011632
World Health Organization. (2021). Ethics and governance of artificial intelligence for health. World Health Organization. https://iris.who.int/handle/10665/341996
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Stephanie Silvana Viteri-Freire, Kevin Mateo Enríquez-Pineda, María Gabriela Viteri-Freire, Cinthia Katherine Galarza-Galarza
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Los autores que publican en Episteme & Praxis están de acuerdo con los siguientes términos:
1. Derechos de Autor
Los autores conservan los derechos de autor sobre sus trabajos sin restricciones. Los autores otorgan a la revista el derecho de primera publicación. Para ello, ceden a la revista, de forma no exclusiva, los derechos de explotación (reproducción, distribución, comunicación pública y transformación). Los autores pueden establecer otros acuerdos adicionales para la distribución no exclusiva de la versión de la obra publicada en la revista, siempre que exista un reconocimiento de su publicación inicial en esta revista.
© Los autores.
2. Licencia
Los trabajos se publican en la revista bajo la licencia de Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional de Creative Commons (CC BY-NC-SA 4.0). Los términos se pueden consultar en: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es
Esta licencia permite:
- Compartir: copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato.
- Adaptar: remezclar, transformar y crear a partir del material.
Bajo los siguientes términos:
- Atribución: ha de reconocer la autoría de manera apropiada, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se ha hecho algún cambio. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de forma tal que sugiera que el licenciador le da soporte o patrocina el uso que se hace.
- NoComercial: no puede utilizar el material para finalidades comerciales.
- CompartirIgual: si remezcla, transforma o crea a partir del material, debe difundir su creación con la misma licencia que la obra original.
No hay restricciones adicionales. No puede aplicar términos legales ni medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otros hacer cualquier cosa que la licencia permita.
