Jácome Liévano, SofíaHerrera Pacheco, Diego AlejandroTerán Pino, Edisson Fernando2024-07-292024-07-292024-07https://hdl.handle.net/20.500.12495/12754La resolutividad médica es un indicador crucial de la efectividad de un sistema de salud. La capacidad para ofrecer una atención integral de calidad a los pacientes, evitar la duplicidad de procesos, errores y retardos en la prestación, está estrechamente conectada con la optimización de los recursos financieros. La inteligencia artificial (IA) aplicada al servicio de urgencias contribuye a mejorar los tiempos de atención, disminuir la tasa de reingreso hospitalario y procurar tratamientos desde un enfoque práctico y eficiente. El objetivo del presente estudio es formular una estrategia basada en IA, que aporte al mejoramiento de la resolutividad médica con respecto a la pertinencia, oportunidad y seguridad del paciente, como principales atributos de calidad en salud. Se llevó a cabo un estudio descriptivo tipo Revisión Documental en el que se seleccionaron, con base en los criterios de inclusión 40 artículos. Se identificaron los factores contribuyentes al reingreso hospitalario, tanto prevenibles como no prevenibles y las aplicaciones de IA más utilizadas como - Deep Learning y Machine Learning. Bajo los resultados obtenidos se propone una estrategia basada en la articulación del uso tecnológico y complementario que aporte a la disminución del reingreso hospitalario y que conlleve a la optimización de recursos financieros en beneficio del Sistema de salud.application/pdfesAttribution-NoDerivatives 4.0 InternationalInteligencia artificialReadmisión del pacienteDiagnóstico clínicoServicio de urgenciasAtención en saludTesis/Trabajo de grado - Monografía - EspecializaciónArtificial intelligenceemergency servicespatient readmissionsclinical diagnosisDelivery of health careW 84instname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquerepourl:https://repositorio.unbosque.edu.coAcceso abiertohttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccess