Diseño y validación de una matriz de decisión multicriterio para orientar la implementación de soluciones de inteligencia artificial en procesos críticos de atención en salud mental: estudio aplicado en Oportunidad de Vida IPS

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dc.contributor.advisorBonilla Sánchez, Mauricio
dc.contributor.authorRengifo Betancourt, Deicy Viviana
dc.contributor.authorRamírez Obando, Jesús Eduardo
dc.date.accessioned2026-07-14T19:44:55Z
dc.date.available2026-07-14T19:44:55Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEl presente trabajo tuvo como objetivo diseñar, validar y aplicar una matriz de Decisión Multicriterio (MCDA) para orientar la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial en procesos críticos de atención en salud mental en Oportunidad de Vida IPS. La investigación partió de una revisión narrativa sobre inteligencia artificial, terapias digitales, regulación, eficacia clínica, seguridad del paciente y gestión del riesgo en salud. Posteriormente, se caracterizó la institución, su red prestadora, procesos críticos y journey del paciente, identificando brechas relacionadas con carga administrativa, continuidad del cuidado, interoperabilidad tecnológica y bienestar del talento humano. La matriz integró criterios clínicos, administrativos, tecnológicos, éticos y económicos, diferenciando criterios Gate no compensatorios y criterios ponderados. El instrumento fue validado mediante juicio experto y aplicado a cuatro tecnologías: Ambient Scribe, algoritmo de predicción de riesgo suicida, Patricia e IA de predicción de inasistencia/agenda. Los resultados priorizaron Patricia y Ambient Scribe como alternativas iniciales por su viabilidad institucional, impacto operativo y menor complejidad clínica directa. El algoritmo de riesgo suicida se identificó como una tecnología de alto valor clínico, condicionada a mayores capacidades de gobernanza, interoperabilidad, trazabilidad y supervisión profesional. Se concluye que la matriz MCDA constituye una herramienta útil, trazable y replicable para apoyar decisiones gerenciales sobre adopción responsable de IA en salud mental.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Gerencia de Organizaciones de Salud
dc.format.extent196 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5657
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ciencias Económicas y Administrativas
dc.publisher.programMaestría en Gerencia de Organizaciones de Salud
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectSalud mentalspa
dc.subjectDecisión multicriteriospa
dc.subjectGestión del riesgospa
dc.subjectSeguridad del pacientespa
dc.subjectArtificial intelligenceeng
dc.subjectMental healtheng
dc.subjectMulticriteria decision analysiseng
dc.subjectRisk managementeng
dc.subjectPatient safetyeng
dc.titleDiseño y validación de una matriz de decisión multicriterio para orientar la implementación de soluciones de inteligencia artificial en procesos críticos de atención en salud mental: estudio aplicado en Oportunidad de Vida IPSspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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