LOGOS 2025 VOL. VI NO. 2

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Browsing LOGOS 2025 VOL. VI NO. 2 by Subject "ARTIFICIAL INTELLIGENCE"

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    Arquitectura nacional de datos en salud: fundamentos para una medicina personalizada en Costa Rica
    (Editorial ULEAD, 2025-07-29) Espinoza Méndez, Valerie; Díaz Garita, Fabiola; Ocampo Vega, Alejandro; Zamora Esquivel, Alejandro
    Este documento propone una transformación del sistema de salud costarricense hacia un modelo de medicina personalizada basada en datos, mediante una Arquitectura Nacional de Datos en Salud compuesta por seis capas funcionales: captura, integración, almacenamiento, procesamiento, visualización y análisis con inteligencia artificial. Se destacan estándares internacionales como HL7, SNOMED CT, FHIR y OMOP, así como casos exitosos de América Latina, Europa y Estados Unidos. La propuesta incluye una Plataforma Nacional de Datos Clínicos (PNDC) que integre instituciones públicas y privadas bajo protocolos comunes. Se compara la Ley N.º 8968 con marcos internacionales (RGPD y HIPAA), recomendando incorporar figuras como el Delegado de Protección de Datos (DPO) y las Evaluaciones de Impacto (DPIA). La implementación se plantea en cuatro fases: diseño, estandarización, expansión y madurez. Esta iniciativa permitiría a Costa Rica mejorar la eficiencia del sistema de salud, fortalecer la gobernanza de datos y avanzar hacia una atención más equitativa, ética y centrada en el paciente.
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    Implementación de la inteligencia artificial en la toma de decisiones organizacional: un análisis del estado de la cuestión desde la metodología PRISMA
    (Editorial ULEAD, 2025-07-29) Artavia-Díaz, Karla Yanitzia
    El propósito de este artículo es establecer qué acciones se están tomando respecto a la implementación de la inteligencia artificial (IA) y cómo se está integrando en la toma de decisiones a nivel organizacional. Para ello se realizó un análisis cualitativo basado en una revisión de estado del arte bajo la metodología PRISMA a partir de artículos científicos publicados entre 2020 y 2025. La revisión reveló tendencias actuales, ventajas operativas, implicaciones estratégicas y preocupaciones éticas que las empresas enfrentan con la adopción de la inteligencia artificial. Entre los hallazgos más destacados, se evidencia que la IA se está aplicando predominantemente para automatizar procesos, realizar tareas intensivas en datos, evaluación de riesgos y desarrollar escenarios predictivos que mejoran las capacidades de toma de decisiones. Además, hay un marcado aumento en la tendencia hacia la fusión de la inteligencia humana y automatizada mejorando la flexibilidad organizacional y la capacidad de respuesta al cambio.