Inteligencia Artificial e IoT para Optimizar el Monitoreo Remoto de Pacientes en Telemedicina: Revisión Sistemática (#971)

Authors

Fernández Ramírez, Jesús Omar

Sánchez Pérez, Jonathan Martin

Ibañez Estrella, Jose Luis

Rueda Ñopo, Melisa Isabel

Abstract

Esta revisión sistemática tuvo como objetivo identificar los avances, limitaciones y el potencial de la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT) en el monitoreo remoto de pacientes mediante telemedicina. Se empleó la metodología PICOC para estructurar la pregunta de investigación y el método PRISMA para asegurar un proceso riguroso y transparente en la selección de estudios. La búsqueda se realizó en tres bases de datos científicas: Scopus, Web of Science e IEEE Xplore, considerando publicaciones entre 2020 y 2025. Se recuperaron 256 artículos, de los cuales 80 cumplieron con los criterios de inclusión y fueron analizados a profundidad. Los estudios mostraron avances como la automatización del monitoreo, mayor precisión diagnóstica, ampliación de cobertura en zonas remotas y mejora en la adherencia al tratamiento. Las tecnologías más comunes incluyeron sensores biomédicos, dispositivos portátiles, procesamiento en la nube o en el borde, y modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, persisten desafíos como la falta de validación clínica, la ausencia de estandarización y las brechas de acceso tecnológico. En conjunto, la integración de IA e IoT ofrece un alto potencial para mejorar la atención médica remota de forma sostenible y contextualizada