La creciente frecuencia e intensidad de los brotes epidémicos subrayan la urgente necesidad de sistemas de vigilancia sanitaria inteligentes y en tiempo real. Esta revisión explora el desarrollo de un marco de monitoreo de riesgos de salud inteligente que aprovecha la inteligencia artificial (IA) para predecir tendencias epidémicas y apoyar la planificación estratégica de recursos. Al integrar algoritmos de aprendizaje automático, análisis de datos espaciotemporales e informática de la salud, el marco permite la detección temprana de señales de brotes, la predicción dinámica de tendencias y la asignación proactiva de recursos. El estudio destaca el papel de la IA en el procesamiento de vastos y heterogéneos conjuntos de datos provenientes de registros de salud electrónicos, feeds de redes sociales, sensores habilitados para IoT y bases de datos de salud pública para modelar patrones de transmisión de enfermedades e identificar puntos críticos emergentes. Además, la revisión examina cómo los conocimientos predictivos generados por el marco pueden guiar decisiones de salud pública, optimizar la distribución de recursos en salud y mejorar los mecanismos de respuesta a emergencias. También se discuten los principales desafíos, incluidos la privacidad de datos, la explicabilidad del modelo y las limitaciones de infraestructura, junto con las soluciones propuestas. El documento tiene como objetivo proporcionar una hoja de ruta integral para implementar sistemas de vigilancia epidémica impulsados por IA que aseguren la preparación operativa y la resiliencia en los sistemas de salud de todo el mundo.
Taiwo et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.