Rol de las nuevas tecnologías basadas en inteligencia artificial en el manejo del dolor del paciente oncológico. Una revisión de alcance
Resumen
La medicina junto a la inteligencia artificial avanza en el diagnóstico y tratamiento de las enfermedades oncológicas, sin embargo, no está claro cómo influye en la terapia del dolor. El propósito de este documento fue mapear la evidencia bibliográfica disponible sobre el rol de las nuevas tecnologías basadas en inteligencia artificial en el manejo del dolor en pacientes oncológicos. Se llevó a cabo una revisión de alcance de las bases de datos PubMed, Scopus, Springer Link y Science direct aplicando la metodología PRISMA -ScR. Para la valoración del nivel y calidad de evidencia se aplicó el modelo de la Práctica Basada en Evidencia de Johns Hopkins. Mediante la cadena de búsqueda se extrajo 401 artículos, solo 12 cumplieron los criterios de elegibilidad. Cinco fueron considerados de nivel III y siete de buena calidad. Se reconocieron varias utilidades de la inteligencia artificial especialmente para clasificar el dolor, monitorización remota, telesalud, toma de decisiones en tratamientos individualizados, control de otros síntomas postratamiento, educación, y apoyo psicosocial. Las herramientas con inteligencia artificial son aceptadas por los usuarios finales en particular aquellas que mejoran la autogestión del tratamiento. No hay suficiente evidencia que permita profundizar el tema, la escasez de ensayos controlados dificulta la interpretación de la utilidad de las nuevas tecnologías en este contexto.
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Citas
Adam, R., Bond, C. M., Burton, C. D., de Bruin, M., & Murchie, P. (2021). Can-Pain-a digital intervention to optimise cancer pain control in the community: development and feasibility testing. Supportive Care in Cancer, 29(2), 759–769. https://doi.org/10.1007/S00520-020-05510-0,
Cancer Today. (n.d.). Retrieved June 1, 2025, from https://gco.iarc.fr/today/en/dataviz/maps-heatmap?mode=population&zoom=2
Casarin, S., Haelterman, N. A., & Machol, K. (2024). Transforming personalized chronic pain management with artificial intelligence: A commentary on the current landscape and future directions. Experimental Neurology, 382, 114980. https://doi.org/10.1016/J.EXPNEUROL.2024.114980
Chen, Y., Meng, H., Chen, Q., Wu, W., Liu, H. Bin, Lv, S., & Huai, L. (2024). Virtual reality therapy in managing cancer pain in middle-aged and elderly: a systematic review and meta-analysis. PeerJ, 12(12). https://doi.org/10.7717/PEERJ.18701,
Chen, Y., Shao, X., Shi, K., Rominger, A., & Caobelli, F. (2025). AI in Breast Cancer Imaging: An Update and Future Trends. Seminars in Nuclear Medicine, 55(3), 358–370. https://doi.org/10.1053/J.SEMNUCLMED.2025.01.008
Díez, B. G., & Segura, P. P. (2025). Protocolo terapéutico del dolor en el paciente oncológico. Medicine - Programa de Formación Médica Continuada Acreditado, 14(24), 1443–1447. https://doi.org/10.1016/J.MED.2025.01.006
Ghane, G., Karimi, R., Chekeni, A. M., Darvishi, M., Imani, R., & Vafaeinezhad, F. Z. (2025). Pain Management in Cancer Patients With Artificial Intelligence: Narrative Review. Scientifica, 2025(1). https://doi.org/10.1155/SCI5/6888213,
Hjartåker, A., Weiderpass, E., & Bray, F. (2025). Cancer Mortality. International Encyclopedia of Public Health, 171–182. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-99967-0.00162-9
Kamdar, M., Jethwani, K., Centi, A. J., Agboola, S., Fischer, N., Traeger, L., Rinaldi, S., Strand, J., Ritchie, C., Temel, J. S., Greer, J. A., Kvedar, J., El-Jawarhi, A., & Jackson, V. (2024). A Digital Therapeutic Application (ePAL) to Manage Pain in Patients With Advanced Cancer: A Randomized Controlled Trial. Journal of Pain and Symptom Management, 68(3), 261–271. https://doi.org/10.1016/j.jpainsymman.2024.05.033
Kaul, V., Enslin, S., & Gross, S. A. (2020). History of artificial intelligence in medicine. Gastrointestinal Endoscopy, 92(4), 807–812. https://doi.org/10.1016/j.gie.2020.06.040
Lekadir, K., Feragen, A., Fofanah, A. J., Frangi, A. F., Buyx, A., Emelie, A., Lara, A., Porras, A. R., Chan, A.-W., Navarro, A., Glocker, B., Botwe, B. O., Khanal, B., Beger, B., Wu, C. C., Cintas, C., Langlotz, C. P., Rueckert, D., Mzurikwao, D., … Starmans, M. P. A. (2025). FUTURE-AI: international consensus guideline for trustworthy and deployable artificial intelligence in healthcare. The BMJ, 388, e081554. https://doi.org/10.1136/BMJ-2024-081554
Liu, D., Li, X., Nie, X., Hu, Q., Wang, J., Hai, L., Yang, L., Wang, L., & Guo, P. (2023). Artificial intelligent patient-controlled intravenous analgesia improves the outcomes of older patients with laparoscopic radical resection for colorectal cancer. European Geriatric Medicine, 14(6), 1403–1410. https://doi.org/10.1007/S41999-023-00873-Z,
Pan, L. C., Wu, X. R., Lu, Y., Zhang, H. Q., Zhou, Y. L., Liu, X., Liu, S. L., & Yan, Q. Y. (2022). Artificial intelligence empowered digital health technologies in cancer survivorship care: A scoping review. Asia-Pacific Journal of Oncology Nursing, 9(12). https://doi.org/10.1016/j.apjon.2022.100127
Salama, V., Godinich, B., Geng, Y., Humbert-Vidan, L., Maule, L., Wahid, K. A., Naser, M. A., He, R., Mohamed, A. S. R., Fuller, C. D., & Moreno, A. C. (2023). Artificial Intelligence and Machine Learning in Cancer Related Pain: A Systematic Review. Torres-Vega, J. M. (2024). Proyecto de Fundación de un Colegio de Niñas en Pátzcuaro a Fines del Siglo XVIII: Una Institución que no fue Aprobada por Falta de Garantías. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 4(1), 2491–2515. https://doi.org/10.61384/r.c.a.v4i1.203
Murillo Zavala, A. M., Chica Bravo, G. M., Franco Alvarado, I. E., & Vélez Castro, J. B. (2025). Marcadores tempranos en el diagnóstico de la enfermedad renal crónica en pacientes diabéticos e hipertensos: Revisión bibliográfica. Arandu UTIC, 12(1), 4465–4479. https://doi.org/10.69639/arandu.v12i1.905
Colmán López, M. C. (2025). La inteligencia artificial en la creación artística: Análisis de su influencia en la producción cultural. I+D Internacional Revista Científica Y Académica , 4(1), 43–64. https://doi.org/10.63636/3078-1639.v4.n1.26
Fernández Sánchez , D. (2025). Implementación de Algoritmos de Machine Learning para la Detección Temprana de Fraude en Transacciones Electrónicas. Ciencia Y Reflexión, 4(1), 2652–2667. https://doi.org/10.70747/cr.v4i1.285
Valdivieso Rezabala, R. S. (2025). Evaluación del Aprovechamiento de los Productos Forestales no Maderables en Tres Recintos de la Parroquia Campozano, Cantón Paján, Manabí, Ecuador. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 9(2), 7941-7959. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i2.17513
Pérez Gallegos , S. J., & Domínguez Marín, M. J. (2025). La Importancia de Contar con un Perfil Competitivo en Psicólogos que Atienden a Estudiantes Universitarios. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 5(2), 881–895. https://doi.org/10.61384/r.c.a.v5i2.1166
Fernández Sánchez , D. (2025). Implementación de Algoritmos de Machine Learning para la Detección Temprana de Fraude en Transacciones Electrónicas. Ciencia Y Reflexión, 4(1), 2652–2667. https://doi.org/10.70747/cr.v4i1.285
Franco Gallegos , L. I., Aguirre Chávez , J. F., Ponce de León, A. C., Robles Hernández, G. S. I., & Montes Mata, K. J. (2024). Intersecciones entre la salud mental y la actividad física: revisión de beneficios y mecanismos neurofisiológicos. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 5(2), 304–325. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v5i2.137
Fernández, C. (2023). Heritage Sustainability: The Symbiosis between Tourism and the Preservation of Archaeological Sites in Ecuador. Revista Veritas De Difusão Científica, 4(1), 11–142. https://doi.org/10.61616/rvdc.v4i1.40
Fernández C., F. (2024). Determinación De Erodabilidad En Áreas De Influencia Cuenca Poopo Región Andina De Bolivia. Horizonte Académico, 4(4), 63–78. Recuperado a partir de https://horizonteacademico.org/index.php/horizonte/article/view/19
Medina Nolasco, E. K., Mendoza Buleje, E. R., Vilca Apaza, G. R., Mamani Fernández, N. N., & Alfaro Campos, K. (2024). Tamizaje de cáncer de cuello uterino en mujeres de una región Andina del Perú. Arandu UTIC, 11(1), 50–63. https://doi.org/10.69639/arandu.v11i1.177
Da Silva Santos , F., & López Vargas , R. (2020). Efecto del Estrés en la Función Inmune en Pacientes con Enfermedades Autoinmunes: una Revisión de Estudios Latinoamericanos. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 1(1), 46–59. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v1i1.9
MedRxiv : The Preprint Server for Health Sciences. https://doi.org/10.1101/2023.12.06.23299610
Schmitz, K. H., Kanski, B., Gordon, B., Caru, M., Vasakar, M., Truica, C. I., Wang, M., Doerksen, S., Lorenzo, A., Winkels, R., Qiu, L., & Abdullah, S. (2023). Technology-based supportive care for metastatic breast cancer patients. Supportive Care in Cancer, 31(7), 401. https://doi.org/10.1007/s00520-023-07884-3
Seal, S. (n.d.). Welch Medical Library Guides: Nursing Resources: Career Resources. Retrieved May 28, 2025, from https://browse.welch.jhmi.edu/nursing_resources/career-resources
Simon, J. D. H. P., Hooijman, I. S., Van Gorp, M., Schepers, S. A., Michiels, E. M. C., Tissing, W. J. E., & Grootenhuis, M. A. (2023). Digital health tools for pain monitoring in pediatric oncology: a scoping review and qualitative assessment of barriers and facilitators of implementation. Supportive Care in Cancer, 31(3). https://doi.org/10.1007/S00520-023-07629-2,
Song, Z., Cai, J., Zhou, Y., Jiang, Y., Huang, S., Gu, L., & Tan, J. (2024). Knowledge, Attitudes and Practices Among Anesthesia and Thoracic Surgery Medical Staff Toward Ai-PCA. Journal of Multidisciplinary Healthcare, 17, 3295–3304. https://doi.org/10.2147/JMDH.S468539,
Vyas, A., Kumar, K., Sharma, A., Verma, D., Bhatia, D., Wahi, N., & Yadav, A. K. (2025). Advancing the frontier of artificial intelligence on emerging technologies to redefine cancer diagnosis and care. Computers in Biology and Medicine, 191, 110178. https://doi.org/10.1016/J.COMPBIOMED.2025.110178
Wong, K. K., Ayoub, M., Cao, Z., Chen, C., Chen, W., Ghista, D. N., & Zhang, C. W. J. (2023). The synergy of cybernetical intelligence with medical image analysis for deep medicine: A methodological perspective. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 240, 107677. https://doi.org/10.1016/J.CMPB.2023.107677
Xie, X., Gao, X., Wang, H., Li, B., Wang, Y., Jiao, X., Xv, X., & Zhou, L. (2025). Assessing the Needs of Patients with Cancer and Healthcare Professionals for a Digital Pain Management System: A Qualitative Study. Patient Preference and Adherence , 19, 605–614. https://doi.org/10.2147/PPA.S506756,
Xu, N., Yang, D., Arikawa, K., & Bai, C. (2023). Application of artificial intelligence in modern medicine. Clinical EHealth, 6, 130–137. https://doi.org/10.1016/J.CEH.2023.09.001
Zhang, X., Qiao, S., Zhang, R., Liu, M., Wu, L., & Pan, H. (2023). Construction and Application of Chain Management Information System for Cancer Pain. Pain Management Nursing, 24(4), e75–e80. https://doi.org/10.1016/J.PMN.2023.04.004
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