De los datos a la decisión: Inteligencia Artificial y Machine Learning en la gestión administrativa en salud - Dazza Pineda, Claudia Angelica; Garzón Leon, Fabian Armando (Biociencias (UNAD), 2026)
Objetivo. Analizar el rol de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) en la optimización de la gestión administrativa de las Instituciones de Salud, identificando sus principales aplicaciones, beneficios y desafíos en la toma de decisiones basada en datos. Metodología. Se desarrolló una revisión sistemática de la literatura siguiendo los lineamientos de PRISMA 2020, consultando las bases de datos PubMed, Scopus, SciELO y Web of Science, con publicaciones comprendidas entre 2016 y 2025. Los estudios seleccionados se organizaron en tres categorías analíticas: optimización de recursos y logística, finanzas y ciclo de ingresos, y experiencia y flujo del paciente. Resultados. Se incluyeron 25 artículos científicos en el análisis final. Las principales aplicaciones identificadas fueron la predicción de ocupación de camas, la programación automatizada de personal, la gestión inteligente de inventarios, la detección de fraude, la predicción de glosas, los chatbots administrativos y los modelos predictivos de inasistencia a citas médicas. Conclusiones. La IA y el ML constituyen herramientas estratégicas para fortalecer la gestión administrativa en salud; sin embargo, su implementación efectiva exige interoperabilidad tecnológica, una sólida cultura de datos y el desarrollo de competencias digitales institucionales.