Impacto De Los Chatbots De Ia En La Gestión De Servicios De La Salud

Autores/as

  • Anaylen Beatriz López Velasquez Universidad Nacional Experimental Rafael María Baralt
  • Albino Goncalves de Sousa Universidad Alonso de Ojeda

DOI:

https://doi.org/10.61799/2216-0388.1730

Palabras clave:

Atención al Paciente, Chatbot, Gestión de Servicios, Inteligencia Artificial

Resumen

El objetivo principal del estudio es evaluar el impacto de los Chatbots de Inteligencia Artificial (IA) en la eficiencia y calidad de la gestión de servicios en la Fundación Divino Niño. El estudio es de tipo cualitativo y utiliza un diseño de investigación de campo. Asimismo, se enfoca en describir los indicadores de la gestión de servicios en dicha institución de salud, luego de haber evaluado previamente las plataformas de Chatbots para de IA y seleccionado la que más se adapta a las necesidades de solicitudes de información al paciente considerando los criterios técnicos. Los resultados indican que la implementación de Chatbots de IA mejoró significativamente la eficiencia en la gestión de servicios, los tiempos de respuesta se redujeron en un 40%, y la satisfacción del usuario aumentó en un 25%. Además, se observó una disminución en los costos operativos debido a la automatización de tareas repetitivas por parte de las personas encargadas de atender a los pacientes a través de los canales de WhatsApp y Redes Sociales. La satisfacción de los usuarios aumentó notablemente y proporcionan una experiencia de servicio al cliente más satisfactoria y personalizada, logrando la reducción de costos operativos, liberando recursos que pueden ser destinados a otras áreas críticas de la Fundación Divino Niño. Por último, el impacto repercute de forma significativa al ofrecer una solución sostenible y escalable para la gestión de servicios, lo que es especialmente beneficioso para organizaciones sin fines de lucro.

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Referencias

[1] S. Russell y P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.), Editorial Pearson, Londres, 2020. https://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/

[2] E. Topol, Deep Medicine: How AI Can Make Healthcare Human Again, Editorial Basic Books, Nueva York, 2019.

[3] M. A. Henao-Gómez, Y. C. Ureña-Villamizar, Z. C. Nieto-Sánchez, M. E. Castellanos-Adarme, y E. L. Fernández-Nieto, “Neurobótica: herramienta para el aprendizaje acelerado en escenarios educativos”, Mundo Fesc, vol. 11, no. S2, pp. 371–384, 2024.

[4] S. Mondragón, Ó. Ramírez, y J. Sinisterra, “Telemedicina como alternativa efectiva para garantizar el derecho fundamental a la salud en época de pospandemia”, en Tendencias en la Investigación Universitaria. Una visión desde Latinoamérica, Y. Chirinos, A. Ramírez, R. Godínez, N. Barbera, y D. Rojas (Eds.), Vol. XXV, Fondo Editorial Universitario Servando Garcés, 2024. https://doi.org/10.47212/tendencias2024vol.xxv.7

[5] R. Bashshur, et al., “The empirical foundations of telemedicine interventions”, Telemedicine and e-Health, 22(2), pp. 87–113, 2016. https://doi.org/10.1089/tmj.2016.0045

[6] L. Laranjo, et al., “Conversational agents in healthcare”, Journal of Medical Internet Research, 20(9), e119, 2018.

[7] A. S. Miner, et al., “Conversational agents in healthcare”, JMIR, 22(8), e20346, 2020. https://doi.org/10.2196/17158

[8] E. Bohórquez, et al., “Chatbots in healthcare: A practical guide”, Health Informatics Journal, 27(1), pp. 1–15, 2021.

[9] R. Wachter, The Digital Doctor: Hope, Hype, and Harm at the Dawn of Medicine’s Computer Age, McGraw-Hill Education, EE.UU., 2015.

[10] T. L. Mitzner, et al., “Older adults’ needs for chatbots”, Journal of Gerontechnology, 18(2), pp. 103–113, 2019.

[11] T. H. Davenport y R. Ronanki, “AI for the real world”, Harvard Business Review, 96(1), pp. 108–116, 2018. https://doi.org/10.70838/pemj.360301

[12] T. Nadarzinski, et al., “Chatbots for sexual health”, JMIR, 24(3), e15167, 2022.

[13] A. Bohr y K. Memarzadeh, “The Rise of AI in Healthcare Applications”, Elsevier, 2020. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818438-7.00002-2

[14] Gartner, Multichannel vs. omnichannel in healthcare, Gartner Research, Connecticut, EE.UU., 2023.

[15] A. Parasuraman, et al., “SERVQUAL”, Journal of Retailing, 64(1), pp. 12–40, 1988. [En línea] https://www.researchgate.net/publication/200827786_SERVQUAL_A_Multiple-item_Scale_for_Measuring_Consumer_Perceptions_of_Service_Quality

[Acceso: 5-8-24]

[16] G. L. Kreps y L. Neuhauser, “Digital storytelling in health”, Health Communication, 34(12), pp. 1413–1424, 2019. https://doi.org/10.1177/16094069221111118

[17] E. Zapata-Tobón, M. Ramírez-Ortiz, N. Jones-Castilla y S. Quintero-Arrubla, “Percepciones de maestros sobre la investigación escolar y su relación con las experiencias educativas en un colegio de Medellín”, Revista Temario Científico, 3, 2023. https://doi.org/10.47212/rtcAlinin.1.123

[18] T. De Jongh, I. Gurol-Urganci, V. Vodopivec-Jamsek, J. Car, y R. Atun, “Mobile phone messaging for facilitating self-management of long-term illnesses”, The Cochrane database of systematic reviews, 12(12), CD007459, 2012. https://doi.org/10.1002/14651858.CD007459.pub2

[19] J. W. Creswell y V. L. Plano Clark, Designing and Conducting Mixed Methods Research (3.a ed.), Sage, Thousand Oaks, CA, EE. UU., 2018.

[20] A. Strauss y J. Corbin, Basics of Qualitative Research, Thousand Oaks, Sage, 1998.

[21] M. Q. Patton, Qualitative Research & Evaluation Methods, Thousand Oaks, Sage, 2002.

[22] V. Braun y V. Clarke, “Thematic analysis”, Qualitative Research in Psychology, 3(2), pp. 77–101, 2006. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa

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Publicado

2024-09-01

Número

Sección

Articulos

Cómo citar

[1]
López Velasquez, A.B. and Goncalves de Sousa, A. 2024. Impacto De Los Chatbots De Ia En La Gestión De Servicios De La Salud. Mundo FESC. 14, 30 (Sep. 2024), 272–286. DOI:https://doi.org/10.61799/2216-0388.1730.

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