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Cristian Carreño León, María Antonieta Silva Muñoz
Resumen: La investigación en Matronería, como en otras ciencias de la salud, enfrenta el desafío de analizar volúmenes de datos cada vez más complejos para mejorar la práctica clínica basada en la evidencia. La inteligencia artificial (IA) emerge como una tecnología disruptiva con el potencial de transformar el análisis de datos cuantitativos. Objetivo: evaluar el impacto de la IA en la optimización de algoritmos de análisis estadístico en el contexto de una investigación en Matronería. Metodología: se realizó un estudio metodológico comparativo utilizando el entorno de desarrollo Google Colaboratory. Se diseñaron dos flujos de trabajo para analizar un conjunto de datos: (A) un enfoque tradicional, con codificación manual de algoritmos en lenguaje Python; y (B) un enfoque asistido por IA en lenguaje Python con la ayuda de Google Gemini, donde se utilizaron herramientas generativas para la mejora, depuración y optimización de código. Resultados: Los resultados demuestran que el enfoque asistido por IA reduce significativamente el tiempo de desarrollo y aumenta la eficiencia en la exploración de modelos estadísticos complejos, logrando una mejora marginal en la precisión de los modelos predictivos. Sin embargo, se identificó que el código generado por IA requería una supervisión experta para corregir errores contextuales y garantizar la relevancia clínica de las variables. Conclusión: se concluye que la IA no reemplaza al investigador, sino que actúa como un potente copiloto que optimiza procesos analíticos. Su integración responsable, combinando la eficiencia algorítmica con el juicio crítico y el conocimiento del dominio del profesional, es fundamental para acelerar la generación de conocimiento y fortalecer la evidencia científica en el campo.
