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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/77375Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Perea, Vanessa Catherine | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_bucaramanga | |
| dc.creator | Mejia torres, Silvia juliana | |
| dc.creator | Jiménez, Angy Mayerly | |
| dc.creator | Ramírez, Enna Mayerly | |
| dc.creator | Ovalle Santamaría, Cristopher Santiago | |
| dc.creator | Acevedo Peñaranda, Jhon Alexander | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-15T21:43:59Z | |
| dc.date.available | 2025-12-15T21:43:59Z | |
| dc.date.created | 2025-12-13 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/77375 | |
| dc.description.abstract | La identificación temprana del deterioro clínico es clave para mejorar la seguridad del paciente y la calidad del cuidado en entornos hospitalarios. No obstante, la falta de monitorización continua y de integración entre dispositivos limita la capacidad de respuesta ante eventos críticos. En este contexto, tecnologías emergentes como el Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA) ofrecen soluciones innovadoras para transformar los procesos de vigilancia médica, automatización de alertas clínicas y análisis de imágenes diagnósticas. Esta revisión documental analiza el estado actual del conocimiento sobre la aplicación del IoT y la IA en el sector salud, destacando su capacidad para mejorar la detección oportuna de complicaciones, reducir errores médicos y fortalecer la trazabilidad clínica. Se identifican beneficios, desafíos tecnológicos y organizacionales, como la interoperabilidad de sistemas, la protección de datos y la resistencia al cambio. Además, se plantean recomendaciones orientadas a la adopción efectiva y segura de estas tecnologías, enfatizando su contribución a la toma de decisiones médicas basadas en datos en tiempo real. Este estudio proporciona una base sólida para el diseño de estrategias clínicas inteligentes que prioricen el bienestar del paciente y optimicen los procesos en la atención sanitaria. | |
| dc.format | ||
| dc.title | Internet de las cosas (IoT) y sistemas interconectados para mejorar la seguridad del paciente y la automatización de alertas en tiempo real, con integración de IA aplicada a la monitorización continua y al análisis de imágenes médicas | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Paciente | |
| dc.subject.keywords | Radiología | |
| dc.subject.keywords | Ciencias de la Salud | |
| dc.description.abstractenglish | Early identification of clinical deterioration is essential to improving patient safety and care quality in hospital settings. However, the lack of continuous monitoring and limited integration between medical devices restricts the response capacity to critical events. In this context, emerging technologies such as the Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI) offer innovative solutions to transform medical surveillance processes, automate clinical alerts, and enhance the analysis of diagnostic images. This literature review examines the current state of knowledge regarding the application of IoT and AI in the healthcare sector, highlighting their potential to improve the timely detection of complications, reduce medical errors, and strengthen clinical traceability. The study identifies key benefits, as well as technological and organizational challenges, including system interoperability, data protection, and resistance to change. Additionally, it presents recommendations for the effective and safe adoption of these technologies, emphasizing their contribution to real-time, data-driven clinical decision-making. This research provides a solid foundation for designing intelligent clinical strategies that prioritize patient well-being and optimize healthcare delivery processes. | |
| Appears in Collections: | Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital | |
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|---|---|---|---|---|
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