Intervenciones basadas en la inteligencia artificial para disminuir el uso de sustancias psicoactivas

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dc.contributor.advisorCjuno Suni, Julio Cesar
dc.contributor.authorRomero Contreras, Cristel Yadira
dc.contributor.authorPiñan Bolívar, Priscila Abigail
dc.date.accessioned2025-06-18T18:02:41Z
dc.date.available2025-06-18T18:02:41Z
dc.date.issued2025-06-11
dc.description.abstractDescribir la producción científica sobre la efectividad de las intervenciones con ayuda de la Inteligencia Artificial para la disminución del uso de sustancias psicoactivas. Esta investigación es una revisión narrativa sobre intervenciones basadas en inteligencia artificial para disminuir el uso de sustancias psicoactivas. Durante el mes de noviembre del año 2024, se efectuaron indagaciones sistemáticas en las plataformas académicas Web Of Science, Pubmed, Scopus y Scielo, abarcando investigaciones redactadas en lenguas inglesas e hispanas, sin establecer restricciones temporales para la selección de documentos. Dos investigadoras, las mismas que realizaron el artículo, realizamos la búsqueda de forma independiente y comparamos resultados hasta lograr un 100% de coincidencia. Se incluyeron estudios donde el empleo de sustancias psicoactivas fue la variable principal. Se encontraron 3816 estudios en varias bases de datos, de los cuales se seleccionaron 12 tras aplicar criterios de inclusión. Estos estudios evaluaron la efectividad de la inteligencia artificial (IA) en la disminución del uso de sustancias psicoactivas. Algunos estudios reportaron una disminución en el consumo de sustancias psicoactivas, debido a las intervenciones con chatbots. Los modelos de aprendizaje automático, como BERT, mostraron precisión en la predicción de riesgos de recaída. Las intervenciones con inteligencia artificial (IA) tienen un gran potencial para transformar las intervenciones en el tratamiento de adicciones. La revisión de la literatura muestra un aumento en estudios sobre herramientas digitales, destacando su utilidad en entornos clínicos. Sin embargo, se identifican limitaciones como la variabilidad en las muestras y la falta de datos sobre implementación y efectividad. Es crucial realizar investigaciones más rigurosas para confirmar la eficacia de estas tecnologías emergentes. Aunque presentan oportunidades prometedoras, se requiere más evidencia sistemática para su consolidación.
dc.description.escuelaEscuela de Posgrado
dc.description.lineadeinvestigacionPsicología Clínica y de la Salud
dc.description.sedeLima
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12840/8836
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Peruana Unión
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectInteligencia Artificial
dc.subjectAdicciones
dc.subjectSustancias psicoactivas
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.01.00
dc.titleIntervenciones basadas en la inteligencia artificial para disminuir el uso de sustancias psicoactivas
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni44095908
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6732-0381
renati.author.dni76355105
renati.author.dni73879785
renati.discipline313079
renati.jurorCjuno Suni, Julio Cesar
renati.jurorAdriano Rengifo, Cristian Edwin
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloSegundaEspecialidad
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional
thesis.degree.disciplineSegunda Especialidad en Psicología Clínica y de la Salud
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ciencias de la Salud
thesis.degree.nameSegunda Especialidad Profesional en Psicología Clínica y de la Salud

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