Autor(es): Zhao Ni, Mary L. Peng, Vimala Balakrishnan, Vincent Tee, Iskandar Azwa, Rumana Saifi, LaRon Nelson, David Vlahov, Frederick Altice
Año: 2023
Referencia bibliográfica:
Ni, Z., Peng, M. L., Balakrishnan, V., Tee, V., Azwa, I., Saifi, R., Nelson, L., Vlahov, D., & Altice, F. (2023). A bibliometric analysis of chatbot technology in healthcare: Study protocol. JMIR Preprints. https://doi.org/10.2196/preprints.54349
Categoría asignada: Lenguaje y comunicación
Resumen:
El artículo A Bibliometric Analysis of Chatbot Technology in Healthcare: Study Protocol describe un protocolo para realizar un análisis bibliométrico sobre la tecnología de chatbots en el ámbito de la atención sanitaria. Este estudio tiene como objetivo proporcionar una visión exhaustiva de las tendencias actuales y emergentes en la investigación relacionada con los chatbots para la promoción de la salud, abordando las brechas en la literatura existente.
El uso de chatbots en el sector sanitario ha crecido significativamente debido a su capacidad para aumentar el acceso a la atención de calidad, automatizar tareas y ofrecer una experiencia conversacional similar a la humana. Sin embargo, según los autores, la adopción de esta tecnología aún enfrenta desafíos debido a la falta de análisis exhaustivos sobre su implementación y efectividad en entornos clínicos.
Este análisis bibliométrico revisará publicaciones científicas de bases de datos como CINAHL, IEEE Xplorer, PubMed, Scopus, y Web of Science, con el objetivo de identificar estudios sobre la adopción de chatbots en el cuidado de la salud. Los autores señalan que utilizarán herramientas como VOSViewer y CiteSpace para construir y visualizar redes bibliométricas que ayudarán a identificar patrones en la producción científica. Además, se examinará el número de publicaciones, la distribución geográfica e institucional de los estudios, los métodos utilizados en el desarrollo de chatbots, y sus características funcionales más frecuentes en aplicaciones sanitarias.
El estudio pretende identificar las principales áreas de investigación y metodologías utilizadas en el diseño de chatbots, así como sus aplicaciones más comunes. Entre las funcionalidades más importantes se encuentran la programación de citas, la identificación de clínicas y la provisión de información educativa sobre salud. Este tipo de tecnologías ha demostrado tener un alto nivel de aceptación entre profesionales de la salud, pacientes y familias, aunque aún se encuentra en etapas iniciales de desarrollo y adopción.
En términos de desafíos asociados con el uso de chatbots en el cuidado de la salud, los autores destacan la falta de algoritmos sofisticados capaces de facilitar interacciones precisas y personalizadas. En muchos casos, los chatbots no logran cumplir las expectativas de los proveedores de salud o satisfacer las necesidades de los pacientes. Esto se debe a limitaciones en la capacidad de los chatbots para manejar datos clínicos complejos, ofrecer respuestas precisas y ajustarse a diferentes contextos culturales y clínicos.
El protocolo también aborda el importante papel de la interdisciplinariedad en el desarrollo de chatbots. Según los autores, una colaboración constante entre ingenieros de IA y científicos de la salud es clave para crear chatbots que cumplan con los requisitos clínicos y éticos. Este ciclo iterativo de desarrollo, que incluye la evaluación continua por parte de profesionales de la salud, puede ser costoso y largo, lo que limita la implementación generalizada de estas tecnologías.
Uno de los principales resultados esperados del análisis bibliométrico es identificar los puntos calientes de la investigación en torno a los chatbots en salud y las áreas que requieren mayor atención. Además, se espera que el estudio proporcione una guía útil para investigadores y responsables de políticas sobre cómo integrar eficazmente los chatbots en los sistemas de salud.
En cuanto a las preocupaciones éticas, los autores mencionan temas clave como la privacidad de los datos, la calidad de la información proporcionada por los chatbots y los sesgos inherentes a los algoritmos de IA. Estas cuestiones son críticas para garantizar que los chatbots no comprometan la seguridad del paciente ni perpetúen inequidades en el acceso a la atención médica.
Finalmente, el artículo concluye que el análisis bibliométrico proporcionará una visión más clara sobre el estado actual de los chatbots en salud, ayudando a los desarrolladores y profesionales a abordar las barreras para su adopción y a maximizar su potencial en la mejora de los resultados en salud. Los autores también subrayan la importancia de estudios futuros para desarrollar algoritmos más precisos y culturalmente adaptados que permitan una interacción eficaz y segura entre humanos y chatbots.
