- Diagnóstico por imagen
Uso típico de IA: Detección automática de tumores, tuberculosis, etc.
Posible impacto local: Apoya donde faltan radiólogos, reduce errores diagnósticos.
- Pronóstico y manejo clínico
Uso típico de IA: Modelos que predicen riesgo, complicaciones, reingresos.
Posible impacto local: Mejora uso de camas, prioriza pacientes graves.
- Cirugía y robótica
Uso típico de IA: Sistemas tipo Da Vinci, planificación 3D.
Posible impacto local: Cirugía más precisa en centros de referencia.
- Medicina personalizada
Uso típico de IA: Análisis de grandes bases de datos clínicos.
Posible impacto local: Mejores decisiones terapéuticas con datos locales.
- Salud pública
Uso típico de IA: Detección de brotes, priorización de recursos.
Posible impacto local: Optimiza campañas y programas comunitarios.
REFERENCIAS :
● seccion 1: GOOGLE ACADÉMICO ● MEXICO:
● Hernandez-Laredo, E., Hernández-Castañeda, Á., García-Hernández, R. A., & Ledeneva, Y. (2026). Evaluando el equilibrio y detectando el riesgo de caídas: Internet de las cosas e inteligencia artificial al servicio de la salud.
● López, J. T., & Mastache, P. Análisis curricular de las licenciaturas de medicina en México: humanismo e inteligencia artificial. Investigación en Educación Médica, 15(57), 8-17.
● Regalado-Chamorro, M., & Medina-Gamero, A. (2025). Inteligencia artificial y metaverso en el campo de la salud. Gaceta médica de México, 161(4), 464465.
● HIDALGO:
● Cajo, I. M. H., Cajo, B. H., Cajo, D. P. H., Cartas, U. S., & Larrarte, J. P. M. (2024). Intervención educativa mediante el uso de inteligencia artificial para mejorar el rendimiento académico en estudiantes de medicina. Educación Médica Superior, 38
● Hidalgo, S. D., & Española, L. (2023). Los trastornos del lenguaje en la enfermedad de Alzheimer: estado de la cuestión y revisión de los avances de la inteligencia artificial para su estudio y detección.
● PACHUCA DE SOTO:
● Sandoval, V. M. G. BIENESTAR.
● Seccion 2: Consensus
● https://link.springer.com/article/10.1186/s40001-025-03196-w
● https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/20420986251321704
● https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10408363.2023.2259466 ● https://link.springer.com/article/10.1186/s12909-023-04698-z -SECCION 3:
FORMULARIO
¿Crees que la Inteligencia Artificial puede ayudar a detectar enfermedades más rápido? ¿Por que?51 respuestas
Si
Si, Es más eficiente
Si, ya que se Facilita para llegar a un buen diagnóstico no creoooo
algunas veces pero no pueden ser confirmadas 100%veridica
Si. Ya hay casos que han ayudado a diseñar tratamientos específicos para pacientes
Porque bastaría con solo decir los sintomas para que la IA detecte la enfermedad.
Si por qué puede que no tenga errores
Gracias a su gran apartado de conocimientos en sintomas
Si, puede llegar a pensar más sobre un diagnóstico y/o entren metas que tenga un paciente
Si, ya que la inteligencia artificial puede ayudar a ver mas aya que el humano no puede ver
Si, porque puede precisar en base a los datos y estudios si tienes alguna enfermedad y puede ser que hasta determine su solución
Si, mediante la situación del paciente se le puede detectar, y aún más rápido con la IA
No, pq no tiene el mismo ojo que un humano
Por q si
Si por qué lo escanea más rápido
si y no, pues algunas IA pueden llegar a fallar
Si porqué procesan la información en segundos
Si, si se configura a gran escala
No, por que no tienen datos exactos
Es tecnología más abasada
No, es muy riesgoso depender de la ia
Pues la neta no creo
nose
si,al tener rapido acceso a la informacion puede detectarlo mas rapido
Si, ya que con solo saber un sintoma puede saber la enfermedad