Aplicación de IA en el diagnóstico precoz de infecciones cutáneas por staphylococcus aureus resistente a meticilina análisis crítico y viabilidad en entornos latinoamericanos
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Date
2026
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Universidad Hispanoamericana
Abstract
El Staphylococcus aureus resistente a meticilina (SARM) representa una amenaza creciente para la salud pública global debido a su resistencia antimicrobiana y a su elevada morbilidad, particularmente en infecciones cutáneas. En Costa Rica y otros países latinoamericanos, persisten desafíos para el diagnóstico temprano de estas infecciones, especialmente en entornos rurales. La inteligencia artificial (IA), aplicada mediante herramientas móviles (apps mHealth), surge como una posible solución para apoyar el diagnóstico precoz, mejorar la vigilancia epidemiológica y optimizar el uso de antibióticos. Objetivo general: evaluar la viabilidad clínica, técnica y operativa del uso de una aplicación mHealth basada en IA para el diagnóstico precoz de infecciones cutáneas por SARM en contextos latinoamericanos, con énfasis en Costa Rica. Metodología: Se realizó una revisión crítica de literatura científica reciente relacionada Con el diagnóstico precoz de las infecciones cutáneas por SARM mediante herramientas basadas en inteligencia artificial o aplicaciones clínicas el objetivo fue cuantificar y comparar variables clave reportadas en los estudios tales como la usabilidad, efectividad diagnóstica, confiabilidad algorítmica y costo-efectividad. Se utilizaron matrices de extracción y categorización de datos diseñadas para identificar y organizar las variables de interés.
Description
Keywords
INFECCIONES CUTÁNEAS, STAPHYLOCOCCUS AUREUS, VIABILIDAD EN ENTORNOS, RESISTENCIA A METICILINA, INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), SALUD PÚBLICA, DIAGNÓSTICO PRECOZ