Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica
Análisis y recomendaciones de soluciones tecnológicas para pacientes crónicos
Supervisor(es): Scuoteguazza Clerici, Daniel Eugenio
Resumen:
Este trabajo final analiza el potencial de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud digital, a partir del diseño e implementación de un asistente virtual basado en IA generativa, integrado en plataformas de mensajería. El estudio emplea un enfoque mixto, combinando revisión del estado del arte, entrevistas a profesionales del sector y el desarrollo de un prototipo funcional. El asistente virtual fue concebido para acompañar al paciente mediante recordatorios personalizados, educación sanitaria y monitoreo remoto, con el propósito de favorecer la continuidad de los tratamientos. Los hallazgos evidencian que las tecnologías digitales pueden mejorar la adherencia terapéutica, siempre que se integren adecuadamente en el sistema de salud y cuenten con la aceptación de pacientes y profesionales. En este sentido, se identificaron como oportunidades clave la interoperabilidad con la Historia Clínica Electrónica, la personalización de contenidos y la capacitación del personal médico en el uso de IA aplicada a la salud. El estudio también subraya la necesidad de considerar aspectos éticos y regulatorios, particularmente en lo relativo a la privacidad de los datos y a la supervisión de la información proporcionada por el asistente. En conclusión, la investigación plantea que la IA en salud, complementada con estrategias de atención personalizada, constituye una herramienta prometedora para optimizar la adherencia terapéutica. No obstante, su implementación requiere un enfoque multidisciplinario que combine innovación tecnológica, regulación y formación profesional.
| 2025 | |
|
PROYECTOS-MS INTELIGENCIA ARTIFICIAL ENFERMEDADES SALUD ADMINISTRACIÓN DE SERVICIOS DE SALUD DEL ESTADO (ASSE) MENSAJERÍA ELECTRÓNICA |
|
| Español | |
| Universidad ORT Uruguay | |
| RAD | |
|
https://hdl.handle.net/20.500.11968/7677
http://hdl.handle.net/20.500.11968/7677 |
|
| Acceso abierto | |
| Acceso abierto |
| _version_ | 1880222038691414016 |
|---|---|
| author | Aldasoro De Paula, Virginia |
| author2 | Sánchez Pérez, Álvaro Gabriel González González, Juan Manuel Camilo |
| author2_role | author author |
| author_facet | Aldasoro De Paula, Virginia Sánchez Pérez, Álvaro Gabriel González González, Juan Manuel Camilo |
| author_role | author |
| bitstream.checksum.fl_str_mv | 1cfe8e72632028cff8e1cc1ef2c76a49 61201b884b58bcb063f35488f0ccbf99 ea82cd4fb27f9e9fcb27a17ad6224c4a |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv | MD5 MD5 MD5 |
| bitstream.url.fl_str_mv | https://rad.ort.edu.uy/bitstreams/fb34c5db-77b7-4115-a98b-5afa73d1c721/download https://rad.ort.edu.uy/bitstreams/aa789d2f-90aa-47e6-bf5a-11118d2f3e44/download https://rad.ort.edu.uy/bitstreams/ef28632f-0592-4dcd-bf95-58b3ef926806/download |
| collection | RAD |
| dc.contributor.tribunal.none.fl_str_mv | Matturro Mazoni, Gerardo Mangarelli Olivera, Eduardo Luis |
| dc.creator.advisor.none.fl_str_mv | Scuoteguazza Clerici, Daniel Eugenio |
| dc.creator.none.fl_str_mv | Aldasoro De Paula, Virginia Sánchez Pérez, Álvaro Gabriel González González, Juan Manuel Camilo |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv | 2025-10-01T12:14:36Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv | 2025-10-01T12:14:36Z |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv | 2025 |
| dc.description.abstract.none.fl_txt_mv | Este trabajo final analiza el potencial de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud digital, a partir del diseño e implementación de un asistente virtual basado en IA generativa, integrado en plataformas de mensajería. El estudio emplea un enfoque mixto, combinando revisión del estado del arte, entrevistas a profesionales del sector y el desarrollo de un prototipo funcional. El asistente virtual fue concebido para acompañar al paciente mediante recordatorios personalizados, educación sanitaria y monitoreo remoto, con el propósito de favorecer la continuidad de los tratamientos. Los hallazgos evidencian que las tecnologías digitales pueden mejorar la adherencia terapéutica, siempre que se integren adecuadamente en el sistema de salud y cuenten con la aceptación de pacientes y profesionales. En este sentido, se identificaron como oportunidades clave la interoperabilidad con la Historia Clínica Electrónica, la personalización de contenidos y la capacitación del personal médico en el uso de IA aplicada a la salud. El estudio también subraya la necesidad de considerar aspectos éticos y regulatorios, particularmente en lo relativo a la privacidad de los datos y a la supervisión de la información proporcionada por el asistente. En conclusión, la investigación plantea que la IA en salud, complementada con estrategias de atención personalizada, constituye una herramienta prometedora para optimizar la adherencia terapéutica. No obstante, su implementación requiere un enfoque multidisciplinario que combine innovación tecnológica, regulación y formación profesional. |
| dc.description.none.fl_txt_mv | Incluye bibliografía y anexos. |
| dc.format.extent.none.fl_str_mv | 134 p., diagrs., tabls., grafs. |
| dc.format.mimetype.none.fl_str_mv | PDF |
| dc.identifier.citation.none.fl_str_mv | Aldasoro De Paula, V., Sánchez Pérez, Á. G. & González González, J. M. C. (2025). Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica: Análisis y recomendaciones de soluciones tecnológicas para pacientes crónicos (Trabajo final). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7677 |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv | https://hdl.handle.net/20.500.11968/7677 http://hdl.handle.net/20.500.11968/7677 |
| dc.language.iso.none.fl_str_mv | spa |
| dc.publisher.none.fl_str_mv | Universidad ORT Uruguay |
| dc.relation.none.fl_str_mv | https://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/97329 |
| dc.rights.license.none.fl_str_mv | Acceso abierto |
| dc.rights.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.source.none.fl_str_mv | reponame:RAD instname:Universidad ORT Uruguay instacron:Universidad ORT |
| dc.subject.none.fl_str_mv | PROYECTOS-MS INTELIGENCIA ARTIFICIAL ENFERMEDADES SALUD ADMINISTRACIÓN DE SERVICIOS DE SALUD DEL ESTADO (ASSE) MENSAJERÍA ELECTRÓNICA |
| dc.title.none.fl_str_mv | Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica Análisis y recomendaciones de soluciones tecnológicas para pacientes crónicos |
| dc.type.none.fl_str_mv | Trabajo final de carrera info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| dc.type.version.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| description | Incluye bibliografía y anexos. |
| eu_rights_str_mv | openAccess |
| format | masterThesis |
| id | RAD_ba7183d0972e5b941cf189f2989f44ed |
| identifier_str_mv | Aldasoro De Paula, V., Sánchez Pérez, Á. G. & González González, J. M. C. (2025). Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica: Análisis y recomendaciones de soluciones tecnológicas para pacientes crónicos (Trabajo final). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7677 |
| instacron_str | Universidad ORT |
| institution | Universidad ORT |
| instname_str | Universidad ORT Uruguay |
| language | spa |
| network_acronym_str | RAD |
| network_name_str | RAD |
| oai_identifier_str | oai:rad.ort.edu.uy:20.500.11968/7677 |
| publishDate | 2025 |
| publisher.none.fl_str_mv | Universidad ORT Uruguay |
| reponame_str | RAD |
| repository.mail.fl_str_mv | rodriguez_v@ort.edu.uy |
| repository.name.fl_str_mv | RAD - Universidad ORT Uruguay |
| repository_id_str | 3927 |
| rights_invalid_str_mv | Acceso abierto |
| spelling | Matturro Mazoni, GerardoMangarelli Olivera, Eduardo LuisAldasoro De Paula, VirginiaSánchez Pérez, Álvaro GabrielGonzález González, Juan Manuel CamiloScuoteguazza Clerici, Daniel Eugenio2025-10-01T12:14:36Z2025-10-01T12:14:36Z2025Aldasoro De Paula, V., Sánchez Pérez, Á. G. & González González, J. M. C. (2025). Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica: Análisis y recomendaciones de soluciones tecnológicas para pacientes crónicos (Trabajo final). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7677https://hdl.handle.net/20.500.11968/7677http://hdl.handle.net/20.500.11968/7677Incluye bibliografía y anexos.Este trabajo final analiza el potencial de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud digital, a partir del diseño e implementación de un asistente virtual basado en IA generativa, integrado en plataformas de mensajería. El estudio emplea un enfoque mixto, combinando revisión del estado del arte, entrevistas a profesionales del sector y el desarrollo de un prototipo funcional. El asistente virtual fue concebido para acompañar al paciente mediante recordatorios personalizados, educación sanitaria y monitoreo remoto, con el propósito de favorecer la continuidad de los tratamientos. Los hallazgos evidencian que las tecnologías digitales pueden mejorar la adherencia terapéutica, siempre que se integren adecuadamente en el sistema de salud y cuenten con la aceptación de pacientes y profesionales. En este sentido, se identificaron como oportunidades clave la interoperabilidad con la Historia Clínica Electrónica, la personalización de contenidos y la capacitación del personal médico en el uso de IA aplicada a la salud. El estudio también subraya la necesidad de considerar aspectos éticos y regulatorios, particularmente en lo relativo a la privacidad de los datos y a la supervisión de la información proporcionada por el asistente. En conclusión, la investigación plantea que la IA en salud, complementada con estrategias de atención personalizada, constituye una herramienta prometedora para optimizar la adherencia terapéutica. No obstante, su implementación requiere un enfoque multidisciplinario que combine innovación tecnológica, regulación y formación profesional.134 p., diagrs., tabls., grafs.PDFspaUniversidad ORT Uruguayinfo:eu-repo/semantics/openAccessAcceso abiertoPROYECTOS-MSINTELIGENCIA ARTIFICIALENFERMEDADESSALUDADMINISTRACIÓN DE SERVICIOS DE SALUD DEL ESTADO (ASSE)MENSAJERÍA ELECTRÓNICAInnovación en la Gestión de la Adherencia TerapéuticaAnálisis y recomendaciones de soluciones tecnológicas para pacientes crónicosTrabajo final de carrerainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttps://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/97329reponame:RADinstname:Universidad ORT Uruguayinstacron:Universidad ORTFacultad de IngenieríaMasterMaster en Gestión de Sistemas de InformaciónTrabajo finalTrabajo final (Master). Universidad ORT Uruguay, Facultad de IngenieríaFI - Master en Gestión de Sistemas de Información - MSORIGINALMaterial completo.pdfMaterial completo.pdfapplication/pdf6001377https://rad.ort.edu.uy/bitstreams/fb34c5db-77b7-4115-a98b-5afa73d1c721/download1cfe8e72632028cff8e1cc1ef2c76a49MD51trueAnonymousREADTHUMBNAILMaterial completo.pdf.jpgWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.PDFBoxThumbnail on 2025-10-04T06:00:25Z (GMT).Generated Thumbnailimage/jpeg3230https://rad.ort.edu.uy/bitstreams/aa789d2f-90aa-47e6-bf5a-11118d2f3e44/download61201b884b58bcb063f35488f0ccbf99MD52falseAnonymousREADTEXTMaterial completo.pdf.txtWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.TikaTextExtractionFilter on 2026-07-10T17:48:46Z (GMT).Extracted texttext/plain101754https://rad.ort.edu.uy/bitstreams/ef28632f-0592-4dcd-bf95-58b3ef926806/downloadea82cd4fb27f9e9fcb27a17ad6224c4aMD53falseAnonymousREAD20.500.11968/76772026-07-10T17:48:46.439Zopen.accessoai:rad.ort.edu.uy:20.500.11968/7677https://rad.ort.edu.uyhttps://rad.ort.edu.uy/Universidadhttps://www.ort.edu.uy/https://rad.ort.edu.uy/server/oai/requestrodriguez_v@ort.edu.uyUruguayopendoar:39272026-07-10T17:48:46RAD - Universidad ORT Uruguayfalse |
| spellingShingle | Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica Aldasoro De Paula, Virginia PROYECTOS-MS INTELIGENCIA ARTIFICIAL ENFERMEDADES SALUD ADMINISTRACIÓN DE SERVICIOS DE SALUD DEL ESTADO (ASSE) MENSAJERÍA ELECTRÓNICA |
| status_str | publishedVersion |
| title | Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica |
| title_full | Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica |
| title_fullStr | Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica |
| title_full_unstemmed | Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica |
| title_short | Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica |
| title_sort | Innovación en la Gestión de la Adherencia Terapéutica |
| topic | PROYECTOS-MS INTELIGENCIA ARTIFICIAL ENFERMEDADES SALUD ADMINISTRACIÓN DE SERVICIOS DE SALUD DEL ESTADO (ASSE) MENSAJERÍA ELECTRÓNICA |
| url | https://hdl.handle.net/20.500.11968/7677 http://hdl.handle.net/20.500.11968/7677 |