pág. 856
ASISTENTES VIRTUALES CON INTELIGENCIA
ARTIFICIAL COMO APOYO PARA LAS
UNIDADES DE EMERGENCIA EN CENTROS DE
SALUD
VIRTUAL ASSISTANTS WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS
SUPPORT FOR EMERGENCY UNITS IN HEALTH CENTERS
Pedro José Polo Bravo
Universidad Internacional del Ecuador
Melissa Carolina Quingalahua Arias
Investigador Independiente, Quito, Ecuador
pág. 857
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.20928
Asistentes virtuales con inteligencia artificial como apoyo para las unidades
de emergencia en centros de salud
Pedro José Polo Bravo1
pedrojpolob@gmail.com
https://orcid.org/0009-0001-9088-8589
Universidad Internacional del Ecuador
Melissa Carolina Quingalahua Arias
melyqf@gmail.com
https://orcid.org/0009-0007-0145-1339
Investigador Independiente, Quito, Ecuador
RESUMEN
Una revisión sistemática del uso de asistentes virtuales con inteligencia artificial como apoyo a las
unidades de emergencia en los centros de salud muestra un interés creciente en integrar tecnologías
inteligentes en entornos clínicos clave, los resultados muestran que estos participantes mejoran
significativamente la eficiencia operativa, reducen los tiempos de reacción y optimizan la
asignación de recursos en emergencias. Además, la capacidad de promover la comunicación entre
los pacientes y los familiares de la salud, particularmente en situaciones de alta demanda o poco
personal, sin embargo, esta revisión también identifica problemas clave; la mayoría de los estudios
están de acuerdo en que los participantes virtuales deben actuar no como alternativas sino como
suplementos para el juicio clínico humano. En resumen, los asistentes virtuales con inteligencia
artificial son medios prometedores para mejorar la atención de las unidades de emergencia, siempre
que la implementación sea éticamente, segura y respaldada por una sólida evidencia científica.
Palabras claves: asistentes virtuales, inteligencia artificial, unidades de emergencia
1 Autor principal
Correspondencia: pedrojpolob@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.20928
Asistentes virtuales con inteligencia artificial como apoyo para las unidades
de emergencia en centros de salud
Pedro José Polo Bravo1
pedrojpolob@gmail.com
https://orcid.org/0009-0001-9088-8589
Universidad Internacional del Ecuador
Melissa Carolina Quingalahua Arias
melyqf@gmail.com
https://orcid.org/0009-0007-0145-1339
Investigador Independiente, Quito, Ecuador
RESUMEN
Una revisión sistemática del uso de asistentes virtuales con inteligencia artificial como apoyo a las
unidades de emergencia en los centros de salud muestra un interés creciente en integrar tecnologías
inteligentes en entornos clínicos clave, los resultados muestran que estos participantes mejoran
significativamente la eficiencia operativa, reducen los tiempos de reacción y optimizan la
asignación de recursos en emergencias. Además, la capacidad de promover la comunicación entre
los pacientes y los familiares de la salud, particularmente en situaciones de alta demanda o poco
personal, sin embargo, esta revisión también identifica problemas clave; la mayoría de los estudios
están de acuerdo en que los participantes virtuales deben actuar no como alternativas sino como
suplementos para el juicio clínico humano. En resumen, los asistentes virtuales con inteligencia
artificial son medios prometedores para mejorar la atención de las unidades de emergencia, siempre
que la implementación sea éticamente, segura y respaldada por una sólida evidencia científica.
Palabras claves: asistentes virtuales, inteligencia artificial, unidades de emergencia
1 Autor principal
Correspondencia: pedrojpolob@gmail.com
pág. 858
Virtual assistants with artificial intelligence as support for emergency
units in health centers
ABSTRACT
A systematic review of the use of AI-powered virtual assistants to support emergency departments in
healthcare facilities shows a growing interest in integrating smart technologies into key clinical
settings. The results show that these assistants significantly improve operational efficiency, reduce
reaction times, and optimize resource allocation in emergencies. Furthermore, they have the ability to
promote communication between patients and family members, particularly in situations of high
demand or limited staffing. However, this review also identifies key issues; most studies agree that
virtual assistants should act not as alternatives but as supplements to human clinical judgment. In
summary, AI-powered virtual assistants are promising means to improve care in emergency
departments, provided their implementation is ethically sound, safe, and supported by strong scientific
evidence.
Keywords: virtual assistants, artificial intelligence, emergency units
Artículo recibido 10 septiembre 2025
Aceptado para publicación: 15 octubre 2025
Virtual assistants with artificial intelligence as support for emergency
units in health centers
ABSTRACT
A systematic review of the use of AI-powered virtual assistants to support emergency departments in
healthcare facilities shows a growing interest in integrating smart technologies into key clinical
settings. The results show that these assistants significantly improve operational efficiency, reduce
reaction times, and optimize resource allocation in emergencies. Furthermore, they have the ability to
promote communication between patients and family members, particularly in situations of high
demand or limited staffing. However, this review also identifies key issues; most studies agree that
virtual assistants should act not as alternatives but as supplements to human clinical judgment. In
summary, AI-powered virtual assistants are promising means to improve care in emergency
departments, provided their implementation is ethically sound, safe, and supported by strong scientific
evidence.
Keywords: virtual assistants, artificial intelligence, emergency units
Artículo recibido 10 septiembre 2025
Aceptado para publicación: 15 octubre 2025
pág. 859
INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) revolucionará el sector de la salud y cambiará la forma en que los
profesionales de la salud diagnostican, tratan y atienden a los pacientes, en los procesos de salud ha
creado una ola de innovación que mejora la precisión del diagnóstico, personaliza los tratamientos y
acelera los flujos de trabajo operativos; se exploran formas de profundizar las diversas aplicaciones
de IA en el sector de la salud, mejorar la atención y el diagnóstico del paciente, y mejorar los
desafíos y oportunidades actuales (Akila et al., 2025).
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una tecnología cada vez más
presentada en el sector de la salud, siendo los participantes virtuales una de las aplicaciones más
conocidas, estos programas de computadora son extremadamente útiles tanto para pacientes como
para médicos (Angulo et al., 2023).
Uno de los grandes beneficios de la IA es su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y
permitir decisiones cada vez más precisas, por ejemplo, la IA puede analizar la documentación
médica de cada paciente y proponer tratamiento basado en estadísticas junto con datos históricos
individuales. Además, el algoritmo puede identificar patrones, enfermedades, tumores, etc.
específicos con el entrenamiento adecuado; gracias a esta etapa temprana de detección de
enfermedades, ambas oportunidades exponencialmente del paciente (Bonilla et al., 2023).
Otra gran ventaja de la IA es su capacidad para brindar atención médica desde lejos, no cara, esto es
especialmente útil para pacientes que viven en áreas rurales, o para pacientes que tienen dificultades
para mudarse a un centro médico debido a diversas motivaciones; además, el monitoreo remoto
permite a los médicos reconocer los problemas de salud antes de que ocurra una emergencia médica,
reduciendo las visitas y emergencias (Borja et al., 2025).
También vale la pena señalar que este tipo de tecnología proporciona a los pacientes equipos
completos para encontrar fácilmente información sobre enfermedades, síntomas y tratamientos,
también brinda la oportunidad de programar futuras citas médicas, tomar medicamentos y aprender
a obtener asesoramiento de salud, cuando se habla de inteligencia artificial, existe uno de los
mayores desafíos que debe enfrentar para garantizar la privacidad y la seguridad de los datos de sus
clientes (Castro y Pardo, 2024).
INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) revolucionará el sector de la salud y cambiará la forma en que los
profesionales de la salud diagnostican, tratan y atienden a los pacientes, en los procesos de salud ha
creado una ola de innovación que mejora la precisión del diagnóstico, personaliza los tratamientos y
acelera los flujos de trabajo operativos; se exploran formas de profundizar las diversas aplicaciones
de IA en el sector de la salud, mejorar la atención y el diagnóstico del paciente, y mejorar los
desafíos y oportunidades actuales (Akila et al., 2025).
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una tecnología cada vez más
presentada en el sector de la salud, siendo los participantes virtuales una de las aplicaciones más
conocidas, estos programas de computadora son extremadamente útiles tanto para pacientes como
para médicos (Angulo et al., 2023).
Uno de los grandes beneficios de la IA es su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y
permitir decisiones cada vez más precisas, por ejemplo, la IA puede analizar la documentación
médica de cada paciente y proponer tratamiento basado en estadísticas junto con datos históricos
individuales. Además, el algoritmo puede identificar patrones, enfermedades, tumores, etc.
específicos con el entrenamiento adecuado; gracias a esta etapa temprana de detección de
enfermedades, ambas oportunidades exponencialmente del paciente (Bonilla et al., 2023).
Otra gran ventaja de la IA es su capacidad para brindar atención médica desde lejos, no cara, esto es
especialmente útil para pacientes que viven en áreas rurales, o para pacientes que tienen dificultades
para mudarse a un centro médico debido a diversas motivaciones; además, el monitoreo remoto
permite a los médicos reconocer los problemas de salud antes de que ocurra una emergencia médica,
reduciendo las visitas y emergencias (Borja et al., 2025).
También vale la pena señalar que este tipo de tecnología proporciona a los pacientes equipos
completos para encontrar fácilmente información sobre enfermedades, síntomas y tratamientos,
también brinda la oportunidad de programar futuras citas médicas, tomar medicamentos y aprender
a obtener asesoramiento de salud, cuando se habla de inteligencia artificial, existe uno de los
mayores desafíos que debe enfrentar para garantizar la privacidad y la seguridad de los datos de sus
clientes (Castro y Pardo, 2024).
pág. 860
En este sentido, las soluciones deben diseñarse de una manera que se adhiera y garantice los
estándares de protección de datos y confidencialidad, por otro lado, usar algoritmos es una decisión
peligrosa; esto se debe a que debemos asegurarnos de que debemos asegurarnos de que debe ser de
calidad que consiste en la atención médica que se brinda, por esta razón, el algoritmo debe
proporcionar información precisa y relevante y, en caso de capacitación inadecuada, los pacientes
deben ser transferidos personalmente a un profesional de la salud (Chenais et al., 2023).
Los pacientes necesitan acceso rápido a la información de salud y los centros de salud, la IA en el
sector de la salud puede garantizar rápida y fácilmente que los clientes tengan toda la información
que necesitan en emergencias; la IA en el sector de la salud incluye una interfaz de aprendizaje
automatizada que permite a la fuerza laboral humana promover y promover el acceso, el análisis y la
entrega a los profesionales de la salud desde una lista de posibles diagnósticos en segundos
(Emami y Javanmardi, 2023).
Las conversaciones sobre inteligencia artificial (IA) en el sector de la salud pueden superar esta
brecha, los participantes virtuales son una fusión de algoritmos de aprendizaje de IA y
procesamiento de lenguaje natural (PLN) para procesar las entradas de los usuarios y generar
respuestas reales; Virtual Assistant AI proporciona la misma respuesta que las personas, por lo
tanto, las técnicas de los participantes virtuales revolucionan el sector de la salud, los participantes
médicos virtuales, anunciados por la inteligencia artificial, pueden realizar tareas simples
hábilmente para que los profesionales de la salud capacitados puedan realizar tareas más complejas
para personas más efectivas capacitadas (Espíritu et al., 2024).
El trabajo de un participante virtual médico es hacer preguntas simples. Por ejemplo, ¿tiene
síntomas como fiebre, frío o dolor corporal? ¿No hay aire? ¿Cuántas veces ha experimentado estos
síntomas?
Al analizar la entrada proporcionada por el usuario, el asistente virtual proporciona una solución de
habla o texto, los participantes virtuales en el sector de la salud siguen siendo los primeros. Sin
embargo, en los pronósticos de sistemas de salud y los pronósticos de sistemas de salud para 2019-
2029, se espera que su crecimiento se active para 2029, según un informe publicado por Global
Virtual Assistant (Jaramillo y Alarcón, 2024).
En este sentido, las soluciones deben diseñarse de una manera que se adhiera y garantice los
estándares de protección de datos y confidencialidad, por otro lado, usar algoritmos es una decisión
peligrosa; esto se debe a que debemos asegurarnos de que debemos asegurarnos de que debe ser de
calidad que consiste en la atención médica que se brinda, por esta razón, el algoritmo debe
proporcionar información precisa y relevante y, en caso de capacitación inadecuada, los pacientes
deben ser transferidos personalmente a un profesional de la salud (Chenais et al., 2023).
Los pacientes necesitan acceso rápido a la información de salud y los centros de salud, la IA en el
sector de la salud puede garantizar rápida y fácilmente que los clientes tengan toda la información
que necesitan en emergencias; la IA en el sector de la salud incluye una interfaz de aprendizaje
automatizada que permite a la fuerza laboral humana promover y promover el acceso, el análisis y la
entrega a los profesionales de la salud desde una lista de posibles diagnósticos en segundos
(Emami y Javanmardi, 2023).
Las conversaciones sobre inteligencia artificial (IA) en el sector de la salud pueden superar esta
brecha, los participantes virtuales son una fusión de algoritmos de aprendizaje de IA y
procesamiento de lenguaje natural (PLN) para procesar las entradas de los usuarios y generar
respuestas reales; Virtual Assistant AI proporciona la misma respuesta que las personas, por lo
tanto, las técnicas de los participantes virtuales revolucionan el sector de la salud, los participantes
médicos virtuales, anunciados por la inteligencia artificial, pueden realizar tareas simples
hábilmente para que los profesionales de la salud capacitados puedan realizar tareas más complejas
para personas más efectivas capacitadas (Espíritu et al., 2024).
El trabajo de un participante virtual médico es hacer preguntas simples. Por ejemplo, ¿tiene
síntomas como fiebre, frío o dolor corporal? ¿No hay aire? ¿Cuántas veces ha experimentado estos
síntomas?
Al analizar la entrada proporcionada por el usuario, el asistente virtual proporciona una solución de
habla o texto, los participantes virtuales en el sector de la salud siguen siendo los primeros. Sin
embargo, en los pronósticos de sistemas de salud y los pronósticos de sistemas de salud para 2019-
2029, se espera que su crecimiento se active para 2029, según un informe publicado por Global
Virtual Assistant (Jaramillo y Alarcón, 2024).
pág. 861
MATERIALES Y MÉTODOS
La revisión sistemática de la literatura se realizó de acuerdo con los estándares de la Guía PRISMA
(Objetos de Reporte Recomendados para Revisiones Sistemáticas y Meta-Análisis). A través de la
exploración en bases de datos electrónicas en inglés y español, que podrían ser de gran relevancia e
impacto. Solo se incorporaron publicaciones de excelente calidad que se han publicado en los
últimos cinco años, sin limitaciones de lenguaje.
Criterios de inclusión
• Estudios de cohorte.
• Investigaciones especializadas.
• Estudios que detallen
• Publicaciones de los últimos cinco años con acceso completo al estudio.
• Documentos publicados en páginas webs de organizaciones de salud y tecnología certificadas.
• Documentos en idioma inglés y español.
Criterios de exclusión
• Estudios de baja calidad.
• Documentos que tenga más de 5 años de antigüedad
• Revisiones bibliográficas.
Fuentes de información
La recopilación de datos se llevó a cabo en bases de datos académicas de renombre, como PubMed,
Cochrane Library Plus, biblioteca virtual de salud, Scielo y bibliotecas de instituciones académicas.
El objetivo de este estudio es la adquisición de archivos aptos para proporcionar datos de calidad y
actualizados de los documentos elegidos de preferencias, que fueron los publicados entre 2020 y
2025, incluyendo no solo investigaciones en español, sino también en inglés. Según la definición de
la estrategia de búsqueda, la selección de material se llevó a cabo de la siguiente manera, logrando
un total de 642 documentos en PubMed, 48 documentos en Crocranes, 133 en la biblioteca de salud
virtual y 12 en Scielo, a continuación, se realiza un control estricto para determinar el número de
archivos útiles y ejecutables en este estudio.
MATERIALES Y MÉTODOS
La revisión sistemática de la literatura se realizó de acuerdo con los estándares de la Guía PRISMA
(Objetos de Reporte Recomendados para Revisiones Sistemáticas y Meta-Análisis). A través de la
exploración en bases de datos electrónicas en inglés y español, que podrían ser de gran relevancia e
impacto. Solo se incorporaron publicaciones de excelente calidad que se han publicado en los
últimos cinco años, sin limitaciones de lenguaje.
Criterios de inclusión
• Estudios de cohorte.
• Investigaciones especializadas.
• Estudios que detallen
• Publicaciones de los últimos cinco años con acceso completo al estudio.
• Documentos publicados en páginas webs de organizaciones de salud y tecnología certificadas.
• Documentos en idioma inglés y español.
Criterios de exclusión
• Estudios de baja calidad.
• Documentos que tenga más de 5 años de antigüedad
• Revisiones bibliográficas.
Fuentes de información
La recopilación de datos se llevó a cabo en bases de datos académicas de renombre, como PubMed,
Cochrane Library Plus, biblioteca virtual de salud, Scielo y bibliotecas de instituciones académicas.
El objetivo de este estudio es la adquisición de archivos aptos para proporcionar datos de calidad y
actualizados de los documentos elegidos de preferencias, que fueron los publicados entre 2020 y
2025, incluyendo no solo investigaciones en español, sino también en inglés. Según la definición de
la estrategia de búsqueda, la selección de material se llevó a cabo de la siguiente manera, logrando
un total de 642 documentos en PubMed, 48 documentos en Crocranes, 133 en la biblioteca de salud
virtual y 12 en Scielo, a continuación, se realiza un control estricto para determinar el número de
archivos útiles y ejecutables en este estudio.
pág. 862
RESULTADOS
El efecto de la IA en la atención médica es extremadamente accesible con algunas aplicaciones
excelentes que cambian la forma en que se prestan los servicios de salud, las imágenes médicas son
una de las aplicaciones más exitosas de IA en el sector de la salud; los algoritmos AI
(particularmente de aprendizaje profundo) se utilizan para analizar imágenes de radiación como
imágenes de LAY, tomografía asistida por computadora y resonancia magnética; estos dispositivos
basados en IA pueden identificar anormalidades como tumores, signos rotos o de enfermedad, que
son más precisos y eficientes que muchos métodos tradicionales, lo que permite un diagnóstico más
rápido de padres en ocupaciones de salud (Jiménez, 2022).
De acuerdo con Khatib y Ndiaye (2025) IA también se aplica al análisis predictivo y ayuda a los
familiares profesionales de la salud para predecir los resultados de los pacientes, los modelos
predictivos analizan los datos de los pacientes, como el historial médico, el estilo de vida y otros
factores de riesgo para predecir posibles problemas de salud antes de empeorar; de esta manera, los
miembros de la profesión de la salud pueden tomar precauciones para prevenir enfermedades y
tratar enfermedades crónicas de manera más efectiva.
El asistente de salud virtual de IA brinda a los pacientes acceso permanente a información y apoyo
de salud, estos participantes pueden responder preguntas y recordarles las fechas de los
medicamentos o el programa, esto mejora la participación del paciente y permite la participación
activa en la atención médica (Lanzagorta et al., 2023).
Según Maleki y Mohamad (2024) tradicionalmente, el proceso de descubrimiento de drogas ha sido
largo y costoso, la IA cambiará esto analizando grandes registros de datos para identificar posibles
candidatos a medicamentos y predecir y optimizar la investigación clínica, la capacidad de IA para
analizar datos biológicos complejos ayuda a los investigadores a identificar conexiones
prometedoras más rápido y acelerar el desarrollo de nuevas terapias.
La robótica y la automatización juegan un papel fundamental en la mejora de la precisión quirúrgica
y la automatización de tareas de rutina, si bien los robots con IA pueden ayudar a los cirujanos a
realizar procedimientos más precisos y complejos, la automatización acelera las tareas de gestión,
como el registro de pacientes, lo que permite que las profesiones de la salud se concentren más en la
RESULTADOS
El efecto de la IA en la atención médica es extremadamente accesible con algunas aplicaciones
excelentes que cambian la forma en que se prestan los servicios de salud, las imágenes médicas son
una de las aplicaciones más exitosas de IA en el sector de la salud; los algoritmos AI
(particularmente de aprendizaje profundo) se utilizan para analizar imágenes de radiación como
imágenes de LAY, tomografía asistida por computadora y resonancia magnética; estos dispositivos
basados en IA pueden identificar anormalidades como tumores, signos rotos o de enfermedad, que
son más precisos y eficientes que muchos métodos tradicionales, lo que permite un diagnóstico más
rápido de padres en ocupaciones de salud (Jiménez, 2022).
De acuerdo con Khatib y Ndiaye (2025) IA también se aplica al análisis predictivo y ayuda a los
familiares profesionales de la salud para predecir los resultados de los pacientes, los modelos
predictivos analizan los datos de los pacientes, como el historial médico, el estilo de vida y otros
factores de riesgo para predecir posibles problemas de salud antes de empeorar; de esta manera, los
miembros de la profesión de la salud pueden tomar precauciones para prevenir enfermedades y
tratar enfermedades crónicas de manera más efectiva.
El asistente de salud virtual de IA brinda a los pacientes acceso permanente a información y apoyo
de salud, estos participantes pueden responder preguntas y recordarles las fechas de los
medicamentos o el programa, esto mejora la participación del paciente y permite la participación
activa en la atención médica (Lanzagorta et al., 2023).
Según Maleki y Mohamad (2024) tradicionalmente, el proceso de descubrimiento de drogas ha sido
largo y costoso, la IA cambiará esto analizando grandes registros de datos para identificar posibles
candidatos a medicamentos y predecir y optimizar la investigación clínica, la capacidad de IA para
analizar datos biológicos complejos ayuda a los investigadores a identificar conexiones
prometedoras más rápido y acelerar el desarrollo de nuevas terapias.
La robótica y la automatización juegan un papel fundamental en la mejora de la precisión quirúrgica
y la automatización de tareas de rutina, si bien los robots con IA pueden ayudar a los cirujanos a
realizar procedimientos más precisos y complejos, la automatización acelera las tareas de gestión,
como el registro de pacientes, lo que permite que las profesiones de la salud se concentren más en la
pág. 863
atención al paciente (Mejías et al., 2022).
La IA puede analizar imágenes médicas y datos del paciente para identificar con precisión las
enfermedades y anormalidades que a menudo superan a los expertos humanos, esta mayor precisión
diagnóstica permite la detección temprana de enfermedades que mejoran los resultados y la
supervivencia del paciente (Molina, 2025).
Respecto a esto Mustansir et al., (2021) expresan al analizar datos específicos de todos los
pacientes, la IA puede ayudar a desarrollar planes de tratamiento personalizados que se adaptarán a
las necesidades de salud únicas de cada individuo, este enfoque se separa de los modelos de
tratamiento universal que conducen a intervenciones más efectivas y concretas.
La IA ayuda a optimizar los recursos de salud mediante la automatización de tareas de gestión
diaria, permitiendo que las profesiones de la salud pasen más tiempo en los pacientes, además, los
hospitales y clínicas de IA pueden ayudar a predecir la demanda del paciente y garantizar un uso
más eficiente del personal, dispositivos e instalaciones (Olawade et al., 2024).
Puede reducir los costos de atención médica optimizando los procesos de trabajo, automatizando
tareas y reduciendo los errores de diagnóstico y tratamiento, al mejorar la eficiencia y la precisión,
las organizaciones de salud pueden ahorrar dinero y proporcionar mejores pacientes al mismo
tiempo (Ramires y Valle, 2022).
De acuerdo con Ramírez et al., (2023) los participantes en los sistemas de atención médica virtual
con IA juegan un papel cada vez más importante en la mejora de la atención al paciente, a menudo
integrados en las aplicaciones móviles, estos participantes virtuales pueden proporcionar
información de salud personalizada, verificar los medicamentos y recordar a los pacientes citas
futuras; también proporciona una forma cómoda para que los pacientes reciban respuestas a las
preguntas de salud sin tener que ir a la clínica, mejorando la interacción y la satisfacción del
paciente.
Los participantes virtuales en el sistema de salud evitan largos límites del hospital al proporcionar
una respuesta inmediata a los pacientes y reducir significativamente los costos generales de servicio
al cliente o centros de llamadas, a proporcionar información instantánea, lo que puede salvar la vida
de una persona en el momento de una crisis (Silva et al., 2025).
atención al paciente (Mejías et al., 2022).
La IA puede analizar imágenes médicas y datos del paciente para identificar con precisión las
enfermedades y anormalidades que a menudo superan a los expertos humanos, esta mayor precisión
diagnóstica permite la detección temprana de enfermedades que mejoran los resultados y la
supervivencia del paciente (Molina, 2025).
Respecto a esto Mustansir et al., (2021) expresan al analizar datos específicos de todos los
pacientes, la IA puede ayudar a desarrollar planes de tratamiento personalizados que se adaptarán a
las necesidades de salud únicas de cada individuo, este enfoque se separa de los modelos de
tratamiento universal que conducen a intervenciones más efectivas y concretas.
La IA ayuda a optimizar los recursos de salud mediante la automatización de tareas de gestión
diaria, permitiendo que las profesiones de la salud pasen más tiempo en los pacientes, además, los
hospitales y clínicas de IA pueden ayudar a predecir la demanda del paciente y garantizar un uso
más eficiente del personal, dispositivos e instalaciones (Olawade et al., 2024).
Puede reducir los costos de atención médica optimizando los procesos de trabajo, automatizando
tareas y reduciendo los errores de diagnóstico y tratamiento, al mejorar la eficiencia y la precisión,
las organizaciones de salud pueden ahorrar dinero y proporcionar mejores pacientes al mismo
tiempo (Ramires y Valle, 2022).
De acuerdo con Ramírez et al., (2023) los participantes en los sistemas de atención médica virtual
con IA juegan un papel cada vez más importante en la mejora de la atención al paciente, a menudo
integrados en las aplicaciones móviles, estos participantes virtuales pueden proporcionar
información de salud personalizada, verificar los medicamentos y recordar a los pacientes citas
futuras; también proporciona una forma cómoda para que los pacientes reciban respuestas a las
preguntas de salud sin tener que ir a la clínica, mejorando la interacción y la satisfacción del
paciente.
Los participantes virtuales en el sistema de salud evitan largos límites del hospital al proporcionar
una respuesta inmediata a los pacientes y reducir significativamente los costos generales de servicio
al cliente o centros de llamadas, a proporcionar información instantánea, lo que puede salvar la vida
de una persona en el momento de una crisis (Silva et al., 2025).
pág. 864
Si bien es casi imposible que un médico brinde servicios a todos los pacientes en un horario
limitado, los asistentes médicos virtuales son accesibles las 24 horas del día, los siete días de la
semana; el chat médico, impulsado por la inteligencia artificial, tiene la intención de mantener el
anonimato para las personas. Esto es ventajoso para casos sensibles (Tahernejad et al., 2024).
Los asistentes de salud virtual pueden ayudarlo a monitorear la salud del paciente, sugerir
tratamientos, proporcionar recuerdos de seguimiento, proporcionar respuestas inmediatas y
modificar respuestas de acuerdo con su entrada e interacción real con su médico, administre
fácilmente a un gran número de clientes sin afectar la calidad o los aumentos de costos, un asistente
virtual de atención médica proporciona de forma segura soluciones oportunas e inteligentes, lo que,
a su vez, aumenta la satisfacción del paciente (Toala et al., 2021).
CONCLUSIÓN
Los participantes virtuales con inteligencia artificial son equipos valiosos para fortalecer las
unidades de emergencia en los centros de salud, su implementación permite una mejor eficiencia
operativa mediante la automatización de tareas de gestión, coordinando recursos y promoviendo
decisiones para horas de tiempo; además, admite la entrega inmediata a través de un sistema de
clasificación automatizado, a través de un sistema de clasificación automatizado que prioriza los
casos en respuesta a la gravedad para optimizar el uso de los recursos disponibles.
Estos sistemas también contribuyen al monitoreo constante del paciente y al análisis predictivo de
datos clínicos, esto permitirá que las complicaciones respondan más rápidamente a situaciones
graves, con respecto a la comunicación, los participantes virtuales pueden actuar como
intermediarios para pacientes, familias y personal médico, proporcionando información clara y
accesible en momentos de alta presión; sin embargo, su uso plantea importantes desafíos éticos,
particularmente con respecto a la privacidad de los datos y la transparencia algorítmica, por lo tanto,
es importante mantener la vigilancia humana en cualquier momento para garantizar decisiones
clínicas seguras y responsables.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Akila, K., Gopinathan, R., Arunkumar, J., & Sree, B. (2025). El papel de la inteligencia artificial en la
atención sanitaria moderna: avances, desafíos y perspectivas futuras. Revista Europea de
Si bien es casi imposible que un médico brinde servicios a todos los pacientes en un horario
limitado, los asistentes médicos virtuales son accesibles las 24 horas del día, los siete días de la
semana; el chat médico, impulsado por la inteligencia artificial, tiene la intención de mantener el
anonimato para las personas. Esto es ventajoso para casos sensibles (Tahernejad et al., 2024).
Los asistentes de salud virtual pueden ayudarlo a monitorear la salud del paciente, sugerir
tratamientos, proporcionar recuerdos de seguimiento, proporcionar respuestas inmediatas y
modificar respuestas de acuerdo con su entrada e interacción real con su médico, administre
fácilmente a un gran número de clientes sin afectar la calidad o los aumentos de costos, un asistente
virtual de atención médica proporciona de forma segura soluciones oportunas e inteligentes, lo que,
a su vez, aumenta la satisfacción del paciente (Toala et al., 2021).
CONCLUSIÓN
Los participantes virtuales con inteligencia artificial son equipos valiosos para fortalecer las
unidades de emergencia en los centros de salud, su implementación permite una mejor eficiencia
operativa mediante la automatización de tareas de gestión, coordinando recursos y promoviendo
decisiones para horas de tiempo; además, admite la entrega inmediata a través de un sistema de
clasificación automatizado, a través de un sistema de clasificación automatizado que prioriza los
casos en respuesta a la gravedad para optimizar el uso de los recursos disponibles.
Estos sistemas también contribuyen al monitoreo constante del paciente y al análisis predictivo de
datos clínicos, esto permitirá que las complicaciones respondan más rápidamente a situaciones
graves, con respecto a la comunicación, los participantes virtuales pueden actuar como
intermediarios para pacientes, familias y personal médico, proporcionando información clara y
accesible en momentos de alta presión; sin embargo, su uso plantea importantes desafíos éticos,
particularmente con respecto a la privacidad de los datos y la transparencia algorítmica, por lo tanto,
es importante mantener la vigilancia humana en cualquier momento para garantizar decisiones
clínicas seguras y responsables.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Akila, K., Gopinathan, R., Arunkumar, J., & Sree, B. (2025). El papel de la inteligencia artificial en la
atención sanitaria moderna: avances, desafíos y perspectivas futuras. Revista Europea de
pág. 865
Medicina Cardiovascular , 15(4). https://doi.org/10.61336/ejcm/25-04-94
Angulo, L., Vera, A., Donoso, D., & Cedeño, M. (2023). Tecnologías disruptivas en emergenciología.
Aplicaciones de la inteligencia artificial, telemedicina y robótica para una atención de
vanguardia en situaciones de emergencia. RECIAMUC, 7(2), 925-934.
https://doi.org/10.26820/reciamuc/7.(2).abril.2023.925-934
Bonilla, A., Daga, R., Gamero, A., Pérez, A., Pérez, E., Pérez, P., . . . Almendra, R. (2023).
Aplicaciones de la inteligencia artificial en la nutrición y dietética: Más allá de los asistentes
virtuales. Revista Española de Nutrición Humana y Dietética, 27(4), 250-252.
https://doi.org/https://doi.org/10.14306/renhyd.27.4.2054
Borja, M., Cambizaca, G., & Trejo, L. (2025). Enfermería e inteligencia artificial en la Unidad de
Cuidados Intensivos. Revisión sistemática integrativa. Zambos, 4(2).
https://doi.org/https://doi.org/10.69484/rcz/v4/n2/108
Castro, R., & Pardo, M. (2024). La inteligencia artificial y los servicios de urgencias y emergencias:
debemos dar un paso adelante. Punto de vista, 36, 145-147.
https://doi.org/10.55633/s3me/002.2024
Chenais, G., Lagarde, E., & Gil, C. (2023). Inteligencia artificial en medicina de urgencias:
perspectiva de aplicaciones actuales y oportunidades y desafíos previsibles. Journal of Medical
Internet Research. https://doi.org/10.2196/40031
Emami, P., & Javanmardi, K. (2023). Mejorar la respuesta a emergencias mediante inteligencia
artificial en el despacho de servicios médicos de emergencia: una carta al editor. Academia
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