Explorando la influencia de los chatbots en la atención sanitaria: revisión sistemática

• Autores: Boza Bocanegra, Claudia, Peña, Diego, Yapuchura, Enrique R., Villena-Reyes, David
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/14303
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/14303; https://doi.org/10.18687/LACCEI2024.1.1.1671
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: ChatBot; Automatización; Inteligencia artificial; Atención médica; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Esta RSL (Revisión Sistemática de Literatura) explora el impacto de los chatbots en la atención médica en línea, cuyo enfoque va hacia pacientes que por diversos motivos utilizan servicios de atención médica en línea. Los objetivos incluyeron evaluar la efectividad de los chatbots e identificar sus usos y desafíos; así mismo, proponer recomendaciones para su implementación. La estrategia de búsqueda fue basada en el método o marco de preguntas PICO que nos ayudan a estructurar y centrar la búsqueda bibliográfica. Asimismo, fue utilizado la base de datos Scopus como fuente bibliográfica. Se revisaron 58 artículos, seleccionando 15 relevantes para el análisis. Los estudios destacaron la versatilidad de los chatbots en contextos médicos, su capacidad para mejorar la calidad de la atención y la satisfacción del paciente, especialmente en la atención mental perinatal. Las mediciones de precisión, como P@1, R@3 y MRR, demostraron la eficacia de los chatbots en proporcionar respuestas relevantes. Las conclusiones resaltan la necesidad de regulación específica para los LLMs (Modelos de Lenguaje a Gran Escala) y la importancia de la escalabilidad para el éxito de los chatbots. Se sugirió una investigación futura enfocada en poblaciones específicas y la integración práctica de chatbots en entornos clínicos. Esta RSL ofrece una visión completa del papel emergente de los chatbots en la atención médica en línea, identificando tendencias y áreas clave para futuros estudios.