Artificial intelligence in public health: Improving medical care and preventing diseases
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Artificial intelligence (AI) is revolutionizing public health by enabling rapid and accurate analysis of medical data, improving clinical decision making and disease prevention. This article examines the impact of AI on public health, its most relevant applications, and the challenges facing its implementation in Peru. Through a quantitative approach study conducted in Los Olivos with a population and sample of 68 respondents, the survey technique was used and a questionnaire as an instrument to analyze and measure the perception of the use of AI in the health system. The results indicate positive acceptance and the need for training of health personnel for its adequate application. It is concluded that AI can be a key tool to improve the efficiency and quality of the public health service, all based on the analysis of the results of 68 people equivalent to 47.1% totally agree with its use, 36.8% indicate that they agree that it would improve and 14.7% are undecided. In this sense, the use of artificial intelligence in public health is perceived as important and effective by the surveyed participants. This shows that the implementation of artificial intelligence in health systems has the potential to improve the quality of care and decision making
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
El contenido de los artículos es responsabilidad exclusiva de los autores.
Debe cumplir con los siguientes aspectos de la licencia CC BY NC ND :
- Atribución: debe otorgar el crédito correspondiente, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se realizó algún cambio. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de ninguna manera que sugiera que el licenciante lo respalda a usted o su uso.
- No comercial: el material no se puede utilizar con fines comerciales.
- Sin derivados: si remezcla, transforma o construye sobre el material, no puede distribuir el material modificado.
- Sin restricciones adicionales: No se pueden aplicar términos legales o medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otros de hacer cualquier cosa que permita la licencia.
References
Álvarez, J., Jaramillo, D., & López, A. (2024). Aplicaciones, oportunidades y desafíos de implementar la inteligencia artificial en medicina: una revisión narrativa de la literatura. Anales de la Facultad de Ciencias Médicas (Asunción). Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.18004/anales/2024.057.02.90
Alvira Martín, F. (2011). La encuesta: una perspectiva general metodológica. Centro de Investigaciones Sociológicas. Documento en línea. Disponible https://books.google.com.pe/books?id=GbZ5JO-IoDEC&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false
Aminizadeh, S., Heidari, A., Dehghan, M., Toumaj, S., Rezaei, M., Navimipour, N., Stroppa, F., & Unal, M. (2024). Opportunities and challenges of artificial intelligence and distributed systems to improve the quality of healthcare service. Artificial intelligence in medicine, 149, 102779. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1016/j.artmed.2024.102779
Andrés Segovia, B. (2021). El reinicio tecnológico de la inteligencia artificial en el servicio público de salud. IES, 7(1), 327–356. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.12795/IETSCIENTIA.2021.i01.17
Baladrón, C., Gómez de Diego, J. J., & Amat-Santos, I. J. (2021). Big data and new information technology: what cardiologists need to know. Revista Española de Cardiología (English Edition), 74(1), 81–89. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1016/j.rec.2020.06.036
Bharel, M., Auerbach, J., Nguyen, V., & DeSalvo, K. (2024). Transforming Public Health Practice with Generative Artificial Intelligence. Health affairs, 43 6, 776-782. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1377/hlthaff.2024.00050
Bressan, T., Valdivia, A., Silvera, R., Llanos, A., Condor, D., Padilla, P., Vilcarromero, S., Miranda, J., & Zavaleta, C. (2022). Challenges of design, implementation, acceptability, and potential for, biomedical technologies in the Peruvian Amazon. International Journal for Equity in Health, 21(1). Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1186/s12939-022-01773-7
Chan, S. (2017). Bioética en la era del Big Data: salud y más allá. Revista de Bioética y Derecho (41), 3–32. Documento en línea. Disponible https://scielo.isciii.es/scielo.php?pid=S1886-58872017000300002&script=sci_abstract&tlng=en
Chew, H., & Achananuparp, P. (2021). Percepciones y necesidades de la inteligencia artificial en la atención médica para aumentar su adopción: Análisis de alcance. Journal of Medical Internet Research, 24. https://doi.org/10.2196/32939.
Díaz, J. (2019). La realidad de la Inteligencia Artificial en Salud - IIC. Instituto de Ingeniería del Conocimiento. Documento en línea. Disponible https://www.iic.uam.es/lasalud/realidad-inteligencia-artificial-salud/
Dolley, S. (2018). El rol del Big Data en la salud pública de precisión. Frontiers in Public Health, 6. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.3389/fpubh.2018.00068
Hedayet, H., & Haseen, F. (2024). Artificial Intelligence in Public Health: A Review Article. Bangladesh Journal of Bioethics, 15(2), 15–19. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.62865/bjbio.v15i2.108
Hernández-Sampieri, R. & Mendoza Torres, C. P. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta (Primera edición, Vol. 1). Mcgraw-Hill Interamericana Editores, S.A. de C. V. Documento en línea. Disponible https://centrohumanista.edu.mx/biblioteca/files/original/5121ad6aa80b501a60abcb26790c7762.pdf
Jasim, W., Alnajar, H., Hamid, A., Aldabagh, D., & Shabala, Y. (2024). The Role of Big Data in Predictive Analytics Current Trends and Future Directions. Journal of Ecohumanism, 3(5), 422–443. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.62754/joe.v3i5.3915
López, P. (2023). Población muestra y muestreo. Punto Cero, 09(08), 69–74. Documento en línea. Disponible http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-02762004000100012
Lozada, J. (2014). Investigación Aplicada: Definición, Propiedad Intelectual e Industria. CienciAmérica: Revista de divulgación científica de la Universidad Tecnológica Indoamérica, 3(1), 47–50. Documento en línea. Disponible https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6163749
Maita, Y., Flores, W., Maita, Y., & Cotrina, J. (2022). Inteligencia artificial en la gestión pública en tiempos de Covid-19. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.31876/rcs.v28i.38167
Mankar, V. (2024). Involvement of artificial intelligence in healthcare. International Journal of Engineering Applied Science and Technology, 09(04), 76–79. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.33564/ijeast.2024.v09i04.009
Martínez, D., Dalgo, V., Herrera, J., Analuisa, E., & Velasco, E. (2019). Avances de la inteligencia artificial en salud. Dominio de las Ciencias, 5(3), 603–613. Documento en línea. Disponible https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7154291
Meza, C., Guillermo, J., Rosado, M., Solange, I., Zambrano, V., Liliana, M., Zambrano, P., & Yadira, J. (2024). University research with artificial intelligence. Revista Venezolana de Gerencia, 29(106), 817–830. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.52080/rvgluz.29.106.23
Rouhiainen, L. (2018). Inteligencia artificial. Google Books. Documento en línea. Disponible https://books.google.com.pe/books?id=_T9xDwAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false
Ruiz, R. B., & Velásquez, J. D. (2023). Inteligencia artificial al servicio de la salud del futuro. Revista Mexicana de Cirugía Cardiovascular, 34(1), 84–91. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2022.12.001
Sáez, J. (2017). Investigación educativa. fundamentos teóricos, procesos y elementos prácticos (enfoque práctico con ejemplos. esencial para tfg, tfm y tesis). Google Books. Documento en línea. Disponible https://books.google.com.pe/books?id=c3CZDgAAQBAJ&printsec=frontcover&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false
Sampaio, R., Chagas, V., Sanchez, C., Gonçalves, J., Borges, T., Alison, M. B., Tigrinho, C. S., de Souza, J. R., & Paz, F. S. (2024). Uma revisão de escopo assistida por inteligência artificial (IA) sobre usos emergentes de ia na pesquisa qualitativa e suas considerações éticas. Revista Pesquisa Qualitativa, 12(30), 1–26. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.33361/RPQ.2024.v.12.n.30.729
Torres-Gómez, A. (2024). Information needs and perception of artificial intelligence tools among doctoral students in educational research in Tlaxcala, Mexico. Investigación Bibliotecológica, 38(98), 79–98. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2024.98.58852
Turing, A. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, LIX (236), 433–460. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433
Ufarte, M. & Murcia, F. (2024). An approach to the map of Artificial Intelligence research applied to Journalism in Europe (2013-2023). Revista Latina de Comunicación Social, 2024(82). Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.4185/rlcs-2024-2256
Vo, V., Chen, G., Aquino, Y., Carter, S., Do, Q. & Woode, M. (2023). Multi-stakeholder preferences for the use of artificial intelligence in healthcare: A systematic review and thematic analysis. Social Science & Medicine, 338, 116357. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2023.116357
Webster, A. (2015). Applied Statistics for Business.pdf. Scribd. Documento en línea. Disponible https://es.scribd.com/document/263026291/Applied-Statistics-For-Business-pdf