Capacidades de la inteligencia artificial aplicadas a la gestión clínica hospitalaria: revisión sistemática

Introducción: La inteligencia artificial (IA) se incorpora progresivamente a la gestión hospitalaria al apoyar el análisis de datos clínicos, las decisiones diagnósticas y la organización de recursos. Objetivo: Identificar y analizar las capacidades de IA aplicadas a la gestión clínica y administrativa hospitalaria, así como los modelos y algoritmos empleados. Método: Se realizó una revisión sistemática conforme a PRISMA 2020. Se consultaron Scopus, PubMed, Web of Science, SciELO y Redalyc; se incluyeron artículos originales de acceso completo, publicados entre 2021 y 2025, realizados en hospitales y con aplicación explícita de IA. De 1.195 registros identificados, se seleccionaron 58 estudios. Resultados: Cincuenta estudios (86,2 %) abordaron la gestión clínica y nueve (15,5 %) la administrativa; un estudio contribuyó a ambas categorías. El procesamiento de información fue la capacidad predominante (54/58; 93,1 %), principalmente mediante análisis y modelado de datos, y análisis de imágenes. Predominaron los modelos de aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales convolucionales, y los algoritmos de aprendizaje automático para clasificación y predicción. En el ámbito administrativo, las aplicaciones se concentraron en la gestión de camas y citas, el control de procesos y la atención al usuario mediante procesamiento de lenguaje natural. Conclusión: La IA muestra una contribución relevante a la precisión diagnóstica, el pronóstico y la eficiencia asistencial. Su uso administrativo sigue siendo menos frecuente; por ello, son necesarios estudios de implementación que evalúen desempeño, seguridad, equidad y efecto organizacional.