De la fase piloto a la práctica: un protocolo de revisión de alcance que traza el desarrollo de soluciones basadas en...

Área de la Ciencia:

• Salud pública
• La informática médica
• Salud global

Sus antecedentes:

• La mortalidad materna es un importante problema de salud mundial que afecta desproporcionadamente a los países de ingresos bajos y medios (PIBM).
• La inteligencia artificial (IA) ofrece soluciones potenciales para mejorar los servicios de salud materna y abordar las brechas críticas en la prevención, detección y tratamiento.
• La aplicación y el avance de la IA en el mundo real en los sistemas de atención de la salud materna de los PIM requieren una evaluación sistemática.

Objetivo del estudio:

• Trazar un mapa sistemático del desarrollo de soluciones basadas en la IA para la salud materna en los PIM.
• Evaluar el avance de estas soluciones de IA utilizando el marco de nivel de preparación tecnológica (TRL).
• Identificar los facilitadores, las barreras y las brechas de investigación en la implementación de la IA para la salud materna.

Principales métodos:

• Una metodología de revisión de alcance integral, que se adhiere a las directrices de PRISMA-ScR.
• Extensa búsqueda de literatura en las principales bases de datos (PubMed, EMBASE, IEEE Xplore, etc.) y la literatura gris.
• Inclusión de estudios sobre soluciones de IA para las causas directas de la mortalidad materna publicados entre enero de 2015 y agosto de 2025, con síntesis de datos a través de enfoques narrativos y tabulares.

Principales resultados:

• La revisión trazará un mapa del panorama de las soluciones de salud materna habilitadas por la IA y sus niveles de preparación tecnológica (TRL).
• Caracterizará el alcance y la naturaleza del desarrollo de la IA en este ámbito.
• Se identificarán los principales facilitadores, los obstáculos y las lagunas de investigación para informar las estrategias futuras.

Conclusiones:

• La IA tiene una promesa significativa para mejorar la atención de la salud materna en los PIM.
• La comprensión de los TRL de las soluciones de IA es crucial para guiar su transición de la investigación a la práctica.
• Esta revisión proporcionará información crítica sobre el avance de la IA para la equidad en la salud materna en entornos con recursos limitados.