Impacto y eficacia de la tecnología médica en las áreas de fisioterapia y laboratorio clínico
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.19261822Palabras clave:
tecnología biomédica; telemedicina; telerrehabilitación; laboratorio clínico; telediagnósticoResumen
Introducción: la telesalud es una práctica que va en aumento. Gracias a los avances exponenciales de la tecnología médica se ha innovado con el fin de dar soluciones a las demandas de la sociedad en este contexto.
Objetivo: analizar el impacto y la eficacia de la tecnología médica en las áreas de fisioterapia y laboratorio clínico.
Método: se realizó una revisión sistemática. Fueron consultadas las bases de datos de PubMed, Google Scholar y Scopus. Los datos se presentaron de forma descriptiva y siguieron el diagrama de flujo de la guía estandarizada PRISMA. Durante el análisis, los criterios de inclusión y exclusión fueron aplicados de forma independiente por dos autores, consultando a un tercer autor en caso de desacuerdo. Se seleccionaron y evaluaron 22 artículos.
Resultados: las áreas de fisioterapia y laboratorio clínico mostraron grandes avances. Se hallaron evidencias de eficiencia de la fisioterapia en el abordaje de pacientes con enfermedades crónicas y muscoloesqueléticas, sin diferencias significativas con respecto a la rehabilitación convencional. Las ventajas estuvieron orientadas a la optimización de recursos y tiempo. En laboratorio clínico ha impactado positivamente, mejorando la gestión de pruebas de laboratorio, con la organización de datos y dando mayor acceso a más pacientes. Se han desarrollado modelos predictivos usando aprendizaje automatizado, red neuronal, para pruebas en pacientes con características particulares, los cuales siguen en estando en validación y sus beneficios aún generan polémicas.
Conclusiones: se observaron resultados prometedores para disminuir costos, evitar redundancia en la solicitud de pruebas y optimizar el tiempo de diagnóstico adecuado.
Descargas
Citas
Litewka S. Telemedicina: Un desafío para América Latina. Acta bioeth [Internet]. 2005 [citado 30 Sep 2025]; 11(2): 127-132. DOI: http://dx.doi.org/10.4067/S1726-569X2005000200003
World Health Organization. E-health [Internet]. WHO; 2013 [consultado: 2 Feb 2024]: Disponible en: https://www.emro.who.int/health-topics/ehealth/
Organización Mundial para la Salud/Organización Panamericana de la Salud. OMS/OPS. Bases metodológicas para evaluar la viabilidad y el impacto de proyectos de telemedicina [Internet]. Washington DC; 2001 [consultado: 2 Feb 2024]. Disponible en: https://www.paho.org/es/documentos/bases-metodologicas-para-evaluar-viabilidad-impacto-proyectos-telemedicina
Zundel KM. Telemedicine: history, applications, and impact on librarianship. Bull Med Libr Assoc [Internet]. 1996 [citado 30 Sep 2025]; 84(1):71-9. Disponible en: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC226126/
Rabanales Sotos J, Párraga Martínez I, López-Torres Hidalgo J, Andrés Pretel F, Navarro Bravo B. Tecnologías de la Información y las Telecomunicaciones: Telemedicina. Rev Clin Med Fam [Internet]. 2011 [citado 30 Sep 2025]; 4(1):42-48. Disponible en: https://scielo.isciii.es/scielo.php?pid=S1699-695X2011000100007&script=sci_arttext
Carregal Rañó A, Mayo Moldes M, Bustabad Sancho B. Telemedicina, una nueva herramienta para la gestión del dolor. Resultados de su implementación en una estructura organizativa de gestión integral (EOXI). Rev Soc Esp Dolor [Internet]. 2020 [citado 30 Sep 2025]; 27(2):97-103. Disponible en: https://scielo.isciii.es/pdf/dolor/v27n2/1134-8046-dolor-27-02-00097.pdf
Richmond T, Peterson C, Cason J, Billings M, Terrell EA, Lee ACW, et al. American Telemedicine Association's Principles for Delivering Telerehabilitation Services. Int J Telerehabil [Internet]. 2017 [citado 30 Sep 2025]; 9(2):63-68. DOI: https://doi.org/10.5195/ijt.2017.6232
Kizony R, Weiss PL, Harel S, Feldman Y, Obuhov A, Zeilig G, et al. Tele-rehabilitation service delivery journey from prototype to robust in-home use. Disabil Rehabil [Internet]. 2017 [citado 30 Sep 2025]; 39(15):1532-1540. DOI: https://doi.org/10.1080/09638288.2016.1250827
Caughlin S, Mehta S, Corriveau H, Eng JJ, Eskes G, Kairy D, et al. Implementing Telerehabilitation After Stroke: Lessons Learned from Canadian Trials. Telemed J E Health [Internet]. 2020 [citado 30 Sep 2025]; 26(6):710-719. DOI: https://doi.org/10.1089/tmj.2019.0097
Rodríguez Chaparro AJ, Rangel Galvis CE, Añez Rojas JA, Quintero Acevedo MJ, Alvarez Fajardo SY. Estrategias de rehabilitación en los pacientes pediátricos con infección por Sars-CoV-2/Covid-19. Rev Colomb Med Fis Rehabil [Internet]. 2020 [citado 30 Sep 2025]; 30(Supl):29-40. Disponible en: https://www.revistacmfr.org/index.php/rcmfr/article/view/253
Ochoa G, Daza M, Archila M, Montilla G, De la Torre M, Subacius V, et al. Las telecomunicaciones, la telemedicina y la reingenieria de la salud [Tesis de pregrado]. Carabobo: Universidad de Carabobo; 2002. Disponible en: http://servicio.bc.uc.edu.ve/ingenieria/revista/a5n1/5-1-2.pdf
Plazzotta F, Luna D, González Bernaldo de Quirós F. Sistemas de información en salud: integrando datos clínicos en diferentes escenarios y usuarios. Rev Peru Med Exp Salud Publica [Internet]. 2015 [citado 30 Sep 2025]; 32(2):343-51. Disponible en: https://www.scielosp.org/pdf/rpmesp/2015.v32n2/343-351/es
González Bernaldo de Quiros F, Luna DR, Baum A, Plazzotta F, Otero C, Benitez SE. Incorporación de tecnologías de la información y de las comunicaciones en el Hospital Italiano de Buenos Aires. Stgo de Chile: Naciones Unidas; 2014 [consultado 2 Feb 2024] Disponible en: https://www.hospitalitaliano.org.ar/multimedia/archivos/repositorio/11/recursos/26_TIC_en_el_HIBA.pdf
Monraz-Pérez S, Pacheco-López A, Castorena-Maldonado A, Benítez-Pérez RE, Thirión-Romero I, López-Estrada E del C, et al. Telemedicina durante la pandemia por COVID-19. Neumol cir Torax [Internet]. 2021 [citado 30 Sep 2025]; 80(2): 132-140. DOI: https://doi.org/10.35366/100996
Di Lorito C, Long A, Byrne A, Harwood RH, Gladman JRF, Schneider S, et al. Exercise interventions for older adults: A systematic review of meta-analyses. J Sport Health Sci [Internet]. 2021 [citado 30 Sep 2025]; 10(1):29-47. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jshs.2020.06.003
Schonfeld C. La evaluación de tecnologías en salud como herramienta para la mejora de la gestión del laboratorio. Acta bioquím clín Latinoam [Internet]. 2013 [citado 30 Sep 2025]; 47(1):121-143. Disponible en: https://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0325-29572013000100015
Knudsen MV, Petersen AK, Angel S, Hjortdal VE, Maindal HT, Laustsen S. Tele-rehabilitation and hospital-based cardiac rehabilitation are comparable in increasing patient activation and health literacy: A pilot study. Eur J Cardiovasc Nurs [Internet]. 2020 [citado 30 Sep 2025]; 19(5):376-385. DOI: https://doi.org/10.1177/1474515119885325
Ouédraogo F, Auger LP, Moreau E, Côté O, Guerrera R, Rochette A, et al. Acceptability of Telerehabilitation: Experiences and Perceptions by Individuals with Stroke and Caregivers in an Early Supported Discharge Program. Healthcare (Basel) [Internet]. 2024 [citado 30 Sep 2025]; 12(3):365. DOI: https://doi.org/10.3390/healthcare12030365
Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Hoffmann TC, Mulrow CD, et al. La declaración PRISMA 2020: una guía actualizada para informar revisiones sistemáticas. BMJ [Internet]. 2021 [citado 30 Sep 2025]; 372:71. DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Barrios M, Rodríguez L, Pachón C, Medina B, Sierra J. Telerehabilitación funcional en entornos virtuales interactivos como propuesta de rehabilitación en pacientes con discapacidad. Revista ESPACIOS [Internet]. 2019 [citado 30 Sep 2025]; 40(25):1. Disponible en: https://www.revistaespacios.com/a19v40n25/19402501.html
Appleby E, Gill ST, Hayes LK, Walker TL, Walsh M, Kumar S. Effectiveness of telerehabilitation in the management of adults with stroke: A systematic review. PLoS One [Internet]. 2019 [citado 30 Sep 2025]; 14(11):e0225150. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225150
Vinolo-Gil MJ, Herrera-Sánchez C, Martin-Vega FJ, Martín-Valero R, Gonzalez-Medina G, Pérez-Cabezas V. Efficacy of tele-rehabilitation in patients with chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review. An Sist Sanit Navar [Internet]. 2022 [citado 30 Sep 2025]; 45(2):e0999. DOI: https://doi.org/10.23938/assn.0999
Wicks M, Dennett AM, Peiris CL. Physiotherapist-led, exercise-based telerehabilitation for older adults improves patient and health service outcomes: a systematic review and meta-analysis. Age Ageing [Internet]. 2023 [citado 30 Sep 2025]; 52(11):25. https://doi.org/10.1093/ageing/afad207
Stark AL, Krayter S, Dockweiler C. Competencies required by patients and health professionals regarding telerehabilitation: A scoping review. Digit Health [Internet]. 2023 [citado 30 Sep 2025]; 9. DOI: https://doi.org/10.1177/20552076231218841
Zhang H, Wang J, Jiang Z, Deng T, Li K, Nie Y. Home-based tele-rehabilitation versus hospital-based outpatient rehabilitation for pain and function after initial total knee arthroplasty: A systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore) [Internet]. 2023 [citado 30 Sep 2025]; 102(51):e36764. DOI: https://doi.org/10.1097/MD.0000000000036764
Gamble CJ, van Haastregt JCM, van Dam van Isselt EF, Zwakhalen SMG, Schols JMGA. Effectiveness of guided telerehabilitation on functional performance in community-dwelling older adults: A systematic review. Clin Rehabil [Internet]. 2024 [citado 30 Sep 2025]; 38(4):457-477. DOI: https://doi.org/10.1177/02692155231217411
Godtfredsen N, Frølich A, Bieler T, Beyer N, Kallemose T, Wilcke T, et al. 12-months follow-up of pulmonary tele-rehabilitation versus standard pulmonary rehabilitation: A multicentre randomised clinical trial in patients with severe COPD. Respir Med [Internet]. 2020 [citado 30 Sep 2025]; 172:106129. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2020.106129
Blioumpa C, Karanasiou E, Antoniou V, Batalik L, Kalatzis K, Lanaras L, et al. Efficacy of supervised home-based, real time, videoconferencing telerehabilitation in patients with type 2 diabetes: a single-blind randomized controlled trial. Eur J Phys Rehabil Med [Internet]. 2023 [citado 30 Sep 2025]; 59(5):628-639. DOI: https://doi.org/10.23736/S1973-9087.23.07855-3
Chen J, Li J, Qiao F, Shi Z, Lu W. Effects of home-based telerehabilitation on dynamic alterations in regional intrinsic neural activity and degree centrality in stroke patients. PeerJ [Internet]. 2023 [citado 30 Sep 2025]; 11:e15903. DOI: https://doi.org/10.7717/peerj.15903
Shannon H, McCudden C. Rise of the Machines: Artificial Intelligence and the Clinical Laboratory. J Appl Lab Med [Internet]. 2021 [citado 30 Sep 2025]; 6:1640–1654. DOI: https://doi.org/10.1093/jalm/jfab075
Cardozo G, Tirloni SF, Pereira Moro AR, Brum Marques JL. Use of Artificial Intelligence in the Search for New Information Through Routine Laboratory Tests: Systematic Review. JMIR Bioinform Biotech [Internet]. 2022 [citado 30 Sep 2025]; 3(1):e40473. DOI: https://doi.org/10.2196/40473
Devis L, Catry E, Honore PM, Mansour A, Lippi G, Mullier F, et al. Interventions to improve appropriateness of laboratory testing in the intensive care unit: a narrative review. Annals Intensive Care [Internet]. 2024 [citado 30 Sep 2025]; 14(1):9. DOI: https://doi.org/10.1186/s13613-024-01244-y
Aikens RC, Balasubramanian S, Chen JH. A Machine Learning Approach to Predicting the Stability of Inpatient Lab Test Results. AMIA Jt Summits Transl Sci Proc [Internet]. 2019 [citado 30 Sep 2025]; 2019:515-523. Disponible en: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6568078/
Paranjape K, Schinkel M, Hammer RD, Schouten B, Nannan RS, Elbers PWG, et al. The Value of Artificial Intelligence in Laboratory Medicine: Current Opinions and Barriers to Implementation. Am J Clin Pathol [Internet]. 2021 [citado 30 Sep 2025]; 155(6):823-831. DOI: https://doi.org/10.1093/ajcp/aqaa170
Liniger Z, Ellenberger B, Leichtle AB. Computational Evidence for Laboratory Diagnostic Pathways: Extracting Predictive Analytes for Myocardial Ischemia from Routine Hospital Data. Diagnostics (Basel) [Internet]. 2022 [citado 30 Sep 2025]; 12(12):3148. DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics12123148
Lobo B, Abdel-Rahman E, Brown D, Dunn L, Bowman B. A recurrent neural network approach to predicting hemoglobin trajectories in patients with End-Stage Renal Disease. Artif Intell Med [Internet]. 2020 [citado 30 Sep 2025]; 104:101823. DOI: https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101823
Fitzgerald O, Perez-Concha O, Gallego B, Saxena MK, Rudd L, Metke-Jimenez A, et al. Incorporating real-world evidence into the development of patient blood glucose prediction algorithms for the ICU. J Am Med Inform Assoc [Internet]. 2021 [citado 30 Sep 2025]; 28(8):1642-1650. DOI: https://doi.org/10.1093/jamia/ocab060
Chengsheng M, Liang Y, Yuan L. MedGCN: Medication recommendation and lab test imputation via graph convolutional networks, Journal of Biomedical Informatics [Internet]. 2022 [citado 30 Sep 2025]; 127:104000. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2022.104000
Huang T, Li LT, Bernstam EV, Jiang X. Confidence-based laboratory test reduction recommendation algorithm.BMC Med Informa Decis Mak [Internet]. 2023 [citado 30 Sep 2025]; 23. DOI: https://doi.org/10.1186/s12911-023-02187-3
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Luis Carlos Guevara Vila, Miguel Angel Cerrón Siuce , Jacqueline Jorka Peña Marín

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.






