“Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones Clínicas basados en Inteligencia Artificial para el Manejo de la Depresión”.

dc.creatorChiang, María de los Angeles
dc.date.accessioned2025-06-30T17:58:14Z
dc.date.issued2025-06-26
dc.description.abstractLa depresión representa un problema prioritario de salud pública por su elevada prevalencia, su impacto debilitante y su crecimiento sostenido a nivel global. Ante dicha realidad, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una herramienta prometedora en el ámbito clínico, particularmente a través de su integración en los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas (CDSS, por sus siglas en inglés). El objetivo del presente final es analizar el estado actual del uso de CDSS basados en IA aplicados al abordaje de la depresión, destacando sus beneficios, limitaciones y desafíos, con el objetivo de aportar conocimiento riguroso que oriente futuros desarrollos tecnológicos y clínicos. Para ello, se realiza una revisión sistemática de estudios primarios publicados entre 2015 y 2024, disponibles en inglés, a través de las bases de datos IEEE Xplore, ScienceDirect, PubMed y SpringerLink. Como resultado, se seleccionan quince estudios que cumplen con los criterios de inclusión, los cuales abordan diferentes enfoques en la aplicación de IA en CDSS, tales como la selección de tratamientos, la predicción de riesgos y el apoyo en la evaluación clínica. En general, los resultados muestran un alto potencial de dichas herramientas para complementar la toma de decisiones médicas, aunque también revelan limitaciones comunes, como el uso de muestras pequeñas, la falta de diversidad en los datos y la escasa validación en entornos clínicos reales. Pese a tales desafíos, la evidencia encontrada indica que los CDSS con IA podrían mejorar la precisión, eficiencia y personalización del tratamiento de la depresión. Además, se destaca la necesidad de seguir investigando, con estudios más amplios, diversos y orientados a la práctica clínica, que permitan fortalecer su adopción futura.
dc.description.abstractDepression represents a major public health concern due to its high prevalence, debilitating impact, and sustained global growth. In light of this reality, Artificial Intelligence (AI) emerges as a promising tool in the clinical field, particularly through its integration into Clinical Decision Support Systems (CDSS). The objective of this study is to analyze the current state of AI-based CDSS applied to the management of depression, highlighting their benefits, limitations, and challenges, with the aim of contributing rigorous knowledge to guide future technological and clinical developments. To this end, a systematic review is conducted on primary studies published between 2015 and 2024, available in English, using the IEEE Xplore, ScienceDirect, PubMed, and SpringerLink databases. As a result, fifteen studies are selected that meet the inclusion criteria. These studies present different approaches to the application of AI in CDSS, including treatment selection, risk prediction, and support for clinical evaluation. Overall, the findings show strong potential for these tools to complement medical decision-making, while also revealing common limitations such as small sample sizes, lack of data diversity, and limited validation in real-world clinical settings. Despite these challenges, the evidence suggests that AI-enabled CDSS could enhance the accuracy, efficiency, and personalization of depression treatment. Moreover, the need for continued research is emphasized, with broader, more diverse, and practice-oriented studies required to strengthen future adoption.
dc.description.affiliationChiang María de los Angeles, Universidad Tecnológica Nacional , Facultad Regional Buenos Aires, Escuela de Posgrado, Argentina.
dc.description.peerreviewedPeer Reviewed
dc.formatplain
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12272/13390
dc.language.isoes
dc.publisherEscuela de Posgrado FRBA
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.holderFacultad Regional Buenos Aires
dc.rights.useAtribución – No Comercial – Sin Obra Derivada (by-nc-nd): No sepermite un uso comercial de la obra original ni la generación de obras derivadas.
dc.subjectInteligencia Artificial, sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas, depresión
dc.title“Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones Clínicas basados en Inteligencia Artificial para el Manejo de la Depresión”.
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/workingPaper
dc.type.versionacceptedVersion

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
[actualizado]TFI.Especialización en Ingeniería en Sistemas de Información.CHIANG.COHORTE2022.pdf
Size:
1.21 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
3.63 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: