Inteligencia Artificial y Herramientas de Salud Digital para la Detección y Vigilancia de Resistencia Antimicrobiana: Una Revisión de Alcance (PRISMA-ScR)

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Scoping review sobre aplicaciones de inteligencia artificial y herramientas de salud digital para detección, predicción y vigilancia de resistencia antimicrobiana (RAM). Pregunta: ¿Cuáles son las aplicaciones de IA/salud digital para RAM, su nivel de implementación clínica y oportunidades de integración? Cuatro dominios: (1) Predicción ML/DL; (2) Sistemas de vigilancia digital; (3) Apoyo a decisión clínica; (4) Detección bioingeniería. Metodología: JBI PRISMA-ScR. Búsqueda en PubMed, Scopus, WoS (2019-2025). Inclusión: RAM como tema principal + componente IA/salud digital + texto completo disponible en inglés/español. Síntesis narrativa por dominios. Variables: características del estudio, tecnología, rendimiento, implementación clínica, limitaciones. Protocolo registrado pre-búsqueda para transparencia y prevención de sesgo de reporte.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.