Uso de tecnologías digitales avanzadas para monitorear la salud mental de las personas mayores en tiempo real

un estudio sobre IA y aplicaciones móviles

Resumen

Introducción: esta investigación aborda el uso de Inteligencia Artificial (IA) y Big Data en la prevención de caídas entre personas mayores, destacando la efectividad de estas tecnologías para identificar riesgos y personalizar las intervenciones. Ante el creciente envejecimiento de la población, la implementación de tecnologías preventivas se ha vuelto esencial para promover la autonomía y la seguridad de las personas mayores. El estudio investigó cómo la IA y el Big Data pueden contribuir a la prevención de caídas, respondiendo preguntas sobre su aplicabilidad en contextos geriátricos e identificando desafíos y potenciales. Objetivo: analizar la efectividad y los impactos de estas herramientas tecnológicas en la salud preventiva. Metodología: se utilizó el paradigma neoperspectivista giftediano, sustentado en las teorías de Acción Planificada, Actividad, Sistemas Adaptativos Complejos y Determinantes Sociales de la Salud. Metodológicamente se utilizó el método hipotético-deductivo y se realizó una Revisión Narrativa Bibliográfica y Documental, consultando bases de datos como ésta. como Scopus, PubMed y Web of Science, con un total de 50 trabajos analizados. Resultados: los principales hallazgos apuntan a la capacidad de la IA y el Big Data para monitorear y adaptar las intervenciones en tiempo real, proporcionando una prevención más efectiva y personalizada. Sin embargo, se observaron limitaciones en materia de privacidad, costos y capacitación profesional, además de lagunas en los estudios longitudinales y en contextos de salud pública. Conclusiones: esta investigación contribuye promoviendo la integración de estas tecnologías en la atención geriátrica y resalta su valor para la ciencia, la sociedad y los estudios de posgrado, con el objetivo de mejorar la calidad de vida de las personas mayores.