Inteligencia artificial y automatización en salud. Criterios del profesorado universitario sobre avances, aplicaciones y desafíos

Christiam Xavier Núñez-Zavala, Luis Miguel Sánchez-Muyulema, María Belén Piñas-Morales, José Luis García-Guanga

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Resumen

Introducción: Los procesos de automatización en salud no escapan a los alcances y limitaciones de la inteligencia artificial. Resulta importante conocer los criterios del profesorado universitario sobre la automatización de los procesos relacionados, que puedan tener implicaciones positivas en los programas de estudio, y su ulterior puesta en práctica.

 

Objetivo: Analizar criterios del profesorado universitario de las carreras de Medicina e Ingeniería del Software, de la Escuela Superior Politécnica, de Chimborazo, sobre los avances, aplicaciones y desafíos de la inteligencia artificial en la automatización en salud.

Métodos: Investigación descriptiva explicativa de orden correlacional, encuestando a una muestra representativa del profesorado universitario de Medicina (n = 61) y de Ingeniería del Software (n = 38), atendiendo a los criterios sobre la importancia de siete variables vinculadas a los avances, aplicaciones y desafíos en el uso de la inteligencia artificial en la automatización en salud.

Resultados: Los mejores valores fueron en la automatización de tareas administrativas, a favor de Ingeniería del Software (4,26- Buena), y Medicina (3,38- Regular); los desafíos y consideraciones éticas en ambos grupos independientes presentaron valores cuantitativos altos (> 4 puntos). Existe una baja concordancia entre el profesorado de Medicina (k = 0,475), y aceptable en Ingeniería del Software (k = 0,627), mientras se presentan diferencias significativas entre grupos independientes en la automatización de diagnósticos (p = 0,000), la automatización de tareas administrativas (p = 0,000) y la automatización en la atención al cliente y soporte (p = 0,000).

Conclusiones: Ingeniería del Software posee una mejor percepción del uso de la inteligencia artificial en la automatización en salud. Se recomiendan cursos de superación posgraduada, modificando asignaturas que incluyan los temas estudiados.

Palabras clave

inteligencia artificial; automatización en salud

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