Publicado en: Esprint Investigación

Fecha de Publicación: 2026-04-08

Volumen: 5

Número: 1

Año: 2026

DOI URL: https://doi.org/10.61347/ei.v5i1.275

Autores:

• Yesseth Liliana Crespo Velasco. https://orcid.org/0009-0006-8839-4869
• Mery Mishelle Guamán Masaquiza. https://orcid.org/0000-0001-7635-8023
• Claudia Alexandra González García. https://orcid.org/0009-0007-9615-6622

Palabras clave: Atención centrada; cuidados paliativos; inteligencia artificial; manejo de síntomas; toma de decisiones

Resumen

Los cuidados paliativos abordan de manera integral las necesidades físicas, psicosociales y comunicacionales de las personas con enfermedades avanzadas; sin embargo, persisten desafíos en el control de síntomas, la identificación temprana de necesidades y la toma de decisiones compartidas. En este contexto, el presente estudio tuvo como objetivo analizar de manera sistemática la evidencia disponible sobre el uso de la inteligencia artificial como apoyo a la toma de decisiones clínicas en adultos en cuidados paliativos. Se realizó una revisión sistemática sin metaanálisis, siguiendo las directrices de la declaración PRISMA 2020, que incluyó estudios publicados entre 2022 y 2025 en las bases de datos PubMed, Embase y Google Académico, cuya calidad metodológica fue evaluada mediante las herramientas AMSTAR 2, JBI y CASP. Se incluyeron 12 estudios, cuyos hallazgos evidencian que la inteligencia artificial se aplica principalmente en la identificación temprana de necesidades paliativas, el manejo de síntomas complejos y la mejora de la comunicación clínica, así como en la toma de decisiones. Los resultados sugieren que la IA puede mejorar la predicción de riesgos, optimizar el control de síntomas y apoyar la provisión de información estructurada; no obstante, se identificaron limitaciones relacionadas con la heterogeneidad metodológica, la falta de validación clínica, la presencia de posibles sesgos y preocupaciones éticas asociadas a la privacidad de los datos, la transparencia de los algoritmos y el respeto a la autonomía del paciente. En conclusión, la inteligencia artificial muestra un potencial significativo como herramienta de apoyo en cuidados paliativos; sin embargo, su implementación debe ser complementaria al juicio clínico y al cuidado humanizado, por lo que se requieren estudios adicionales que evalúen su efectividad y garanticen una aplicación segura, ética y centrada en la persona.

Abstract

Palliative care comprehensively addresses the physical, psychosocial, and communicational needs of individuals with advanced illnesses; however, challenges persist in symptom control, early identification of needs, and shared decision-making. In this context, the present study aimed to systematically analyze the available evidence on the use of artificial intelligence as a support tool for clinical decision-making in adults receiving palliative care. A systematic review without meta-analysis was conducted, following the PRISMA 2020 guidelines, including studies published between 2022 and 2025 in the PubMed, Embase, and Google Scholar databases, whose methodological quality was assessed using the AMSTAR 2, JBI, and CASP tools. A total of 12 studies were included, whose findings show that artificial intelligence is mainly applied in the early identification of palliative care needs, the management of complex symptoms, and the improvement of clinical communication, as well as in decision-making processes. The results suggest that AI can enhance risk prediction, optimize symptom control, and support the provision of structured information; however, limitations were identified related to methodological heterogeneity, lack of clinical validation, the presence of potential biases, and ethical concerns associated with data privacy, algorithm transparency, and respect for patient autonomy. In conclusion, artificial intelligence shows significant potential as a supportive tool in palliative care; however, its implementation should complement clinical judgment and humanized care. Therefore, further studies are required to evaluate its effectiveness and ensure a safe, ethical, and patient-centered application.