Revista Confluencia Volumen 9, 2026

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https://hdl.handle.net/11447/10461

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Browsing Revista Confluencia Volumen 9, 2026 by Subject "Artificial intelligence"

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    El rol emergente de la inteligencia artificial en dermatología: aplicaciones clínicas y desafíos, una revisión bibliográfica de la evidencia reciente
    (2026) Saieg, María Esperanza
    RESUMEN Introducción: La dermatología es un área fuertemente basada en la evaluación visual y dermatoscópica de las lesiones cutáneas, donde la experiencia clínica y el juicio del especialista resultan fundamentales para una correcta toma de decisiones. En los últimos años, la inteligencia artificial ha emergido como una herramienta con alto potencial para apoyar el diagnóstico, la evaluación de severidad, y el seguimiento de enfermedades cutáneas, haciendo necesario un análisis sistemático y actualizado de su utilidad, alcances e impacto real en la práctica dermatológica. Objetivo: Analizar críticamente el rol actual de la inteligencia artificial en dermatología, describiendo sus principales aplicaciones clínicas, beneficios, limitaciones y desafíos, con énfasis en diagnóstico basado en imágenes, evaluación de severidad, modelos multimodales, dermatopatología asistida por IA, educación médica y equidad en el acceso a la atención dermatológica. Metodología: Se realizó una revisión bibliográfica narrativa utilizando PubMed/MEDLINE, aplicando exclusivamente los términos MeSH “Artificial Intelligence” y “Dermatology”. Se seleccionaron 132 artículos tras aplicar criterios de inclusión, exclusión y un proceso de selección basado en las recomendaciones PRISMA. Desarrollo: La evidencia reciente demuestra que la inteligencia artificial puede alcanzar desempeños diagnósticos con alta precisión, mejorar la evaluación objetiva de severidad y optimizar el seguimiento longitudinal de enfermedades cutáneas. Sin embargo, persisten desafíos relacionados con sesgos, validación clínica, explicabilidad y adopción profesional. Conclusión: La inteligencia artificial no sustituye la evaluación clínica experta, pero puede constituir un complemento valioso cuando se integra de manera responsable, ética y contextualizada. Introduction: Dermatology is a field strongly grounded in the visual and dermatoscopic assessment of cutaneous lesions, where clinical experience and specialist judgment are essential for accurate decision-making. In recent years, artificial intelligence has emerged as a tool with high potential to support diagnosis, severity assessment, and longitudinal monitoring of skin diseases, making a systematic and updated analysis of its usefulness, scope, and real impact in dermatological practice necessary. Objective: To critically analyze the current role of artificial intelligence in dermatology, describing its main clinical applications, benefits, limitations, and challenges, with emphasis on image-based diagnosis, severity assessment, multimodal models, artificial intelligence-assisted dermatopathology, medical education, and equity in access to dermatologic care. Methodology: A narrative literature review was conducted using PubMed/MEDLINE, applying exclusively the MeSH terms “Artificial Intelligence” and “Dermatology.” A total of 132 articles were selected after applying inclusion and exclusion criteria and a screening process based on PRISMA recommendations. Discussion: Recent evidence shows that artificial intelligence can achieve highly accurate diagnostic performance, enhance objective severity assessment, and optimize the longitudinal monitoring of skin diseases. However, challenges remain related to bias, clinical validation, explainability, and professional adoption. Conclusion: AI does not replace expert clinical evaluation, but it may serve as a valuable complement when integrated responsibly, ethically, and in an appropriate clinical context.
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    Inteligencia artificial en el ámbito hospitalario: usos, beneficios y limitaciones
    (2026) Gutiérrez, Constanza; Camillieri, Cristóbal; Torres, Catalina; Yáñez, Josefa; Álvarez, Rolando
    Introducción: El avance de la inteligencia artificial ha impulsado su integración en diversas áreas, destacando el ámbito de salud. Objetivo: Analizar la literatura científica sobre los usos de inteligencia artificial en contexto hospitalario, evaluando usos, beneficios y limitaciones para optimizar procesos de atención y gestión en salud, con el fin de mejorar la calidad y eficiencia del servicio. Metodología: Se realizó una búsqueda de artículos científicos, principalmente revisiones bibliográficas, artículos cualitativos y cuantitativos, utilizando buscadores como PubMed y Web of Science mediante la metodología PRISMA, centrada en entornos hospitalarios. Se seleccionaron 20 artículos. Resultado: Los estudios identifican aplicaciones clave de inteligencia artificial en hospitales, como cuidados personalizados, generación de informes, monitorización, análisis de imágenes y automatización de tareas. Entre los beneficios destacan la detección temprana, seguridad y eficiencia, personalización de tratamientos y reducción de carga laboral. No obstante, enfrentan resistencia del equipo, falta de formación, desafíos éticos, altos costos, dependencia de datos y riesgo de deshumanizar el cuidado. Discusión: La inteligencia artificial ha emergido como una herramienta innovadora en salud, mejorando diagnósticos, tiempos de atención y procesos clínicos. Sin embargo, enfrenta limitaciones en su adopción, lo que y escasa evidencia en el contexto chileno. Se sugiere explorar percepciones clínicas y desarrollar marcos éticos exige que los profesionales integren competencias digitales y tecnologías emergentes. Conclusión: La inteligencia artificial aporta mejoras diagnósticas y eficiencia, pero persisten desafíos éticos y escasa evidencia en el contexto chileno. Se sugiere explorar percepciones clínicas y desarrollar marcos éticos. Introduction: The advancement of artificial intelligence has driven its integration into various areas, with a particular focus on the healthcare sector. Objective: This review aims to analyze the scientific literature on the uses of artificial intelligence in a hospital setting, evaluating its uses, benefits, and limitations to optimize health care and management processes, with the goal of improving the quality and efficiency of the service. Methodology: A search of scientific articles, mainly literature reviews, qualitative and quantitative articles, was conducted using search engines such as PubMed and Web of Science using the PRISMA methodology, focusing on hospital settings. 20 articles were selected. Result: The studies identify key artificial intelligence applications in hospitals, such as personalized care, report generation, monitoring, image analysis, and task automation. Among its benefits are early detection, increased safety and efficiency, personalized treatments, and reduced workload. However, they face resistance from the team, lack of training, ethical challenges, high costs, data dependency, and the risk of dehumanizing care. Discussion: Artificial intelligence has emerged as an innovative tool in healthcare in various areas, improving diagnoses, response times, and clinical processes. Despite this, it faces limitations in its adoption, which requires professionals to integrate digital competencies and emerging technologies. Conclusion: The study identified contributions of artificial intelligence to clinical care, such as diagnostic improvement and efficiency, along with ethical challenges and scarce evidence in the Chilean context. It is suggested to explore clinical perceptions and develop ethical frameworks.

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