Artículo Original
doi: 10.61286/e-RPM.2025.251
¹Dpto. Ciencias Morfológicas
Microscópicas. Escuela de Ciencias
Biomédicas y Tecnológicas. Facultad
de Ciencias de la Salud. Universidad
de Carabobo, Valencia, Venezuela.
Impacto y ecacia de la telesalud en las áreas de sioterapia y laboratorio clínico
RESUMEN
La telesalud ha emergido como una estrategia clave en la transformación de los servicios
sanitarios, impulsada por los avances exponenciales en tecnología en el campo de la salud.
Este estudio tuvo como objetivo analizar el impacto y la ecacia de la telesalud en las áreas
de sioterapia y laboratorio clínico, mediante una revisión sistemática de literatura siguiendo
los criterios de la Declaración PRISMA y el marco PCC (Población, Concepto, Contexto).
La búsqueda bibliográca se llevó a cabo en las bases de datos PubMed, Google Scholar
y Scopus, utilizando tesauros DeCS y MeSH. Se incluyeron estudios publicados entre
2019 y 2024, en inglés y español, con acceso a texto completo. La selección y evaluación
de 22 artículos se realizó de forma independiente por dos revisores, y las discrepancias se
resolvieron por consenso con un tercer revisor. Se extrajeron datos relevantes sobre el tipo
de tecnología, aplicación, resultados y población estudiada. Los hallazgos indican que la
telesioterapia ofrece resultados clínicos comparables a la rehabilitación convencional en
pacientes con enfermedades crónicas, musculoesqueléticas y respiratorias, con ventajas
adicionales en accesibilidad, optimización de recursos y adherencia terapéutica. En el
laboratorio clínico, la incorporación de tecnologías como inteligencia articial, aprendizaje
profundo y sistemas de información ha mejorado la eciencia en la gestión de pruebas,
la calidad diagnóstica y el acceso a servicios, aunque algunos modelos predictivos aún
requieren validación clínica robusta. Se concluye que la sociedad demanda un cambio en
el modelo de atención sanitaria apuntando al uso de la telesalud como estrategia global,
en este ámbito de la sioterapia y el laboratorio clínico, en los cuales se han documentado
grandes avances.
Palabras clave: Telesalud; Telerehabilitación;Telediagnóstico; Inteligencia articial;
Laboratorio clínico.
ABSTRACT
Telehealth has emerged as a key strategy in the transformation of healthcare services,
driven by exponential advances in medical technology. This study aimed to analyze the
impact and eectiveness of medical technology in the areas of physical therapy and clinical
laboratory, through a systematic literature review following the criteria of the PRISMA
Declaration and the PCC framework (Population, Concept, Context). The literature search
was conducted in the PubMed, Google Scholar, and Scopus databases, using DeCS and
MeSH thesauri. Studies published between 2019 and 2024, in English and Spanish, with full-
text access, were included. Twenty-two articles were selected and evaluated independently
by two reviewers, and discrepancies were resolved by consensus with a third reviewer.
Relevant data on the type of technology, application, outcomes, and study population
were extracted. The ndings indicate that telephysiotherapy oers clinical outcomes
comparable to conventional rehabilitation in patients with chronic musculoskeletal and
respiratory conditions, with additional advantages in accessibility, resource optimization,
and therapeutic adherence. In clinical laboratories, the incorporation of technologies such
as articial intelligence, deep learning, and information systems has improved eciency
in test management, diagnostic quality, and access to services, although some predictive
models still require robust clinical validation. It is concluded that society demands a change
in the healthcare model, aiming for the use of telehealth as a global strategy in the eld
of physiotherapy and clinical laboratory work, where signicant advances have been
documented.
Keywords: Telehealth; Telerehabilitation; Telediagnosis; Articial intelligence; Clinical
laboratory.
Impact and eectiveness of medical technology in the areas of physiotherapy and clinical laboratory
Beatriz Coelho1 , Carmen R López D1 , Marisol Linares1
Autor de correspondencia:
Beatriz Coelho
Correo:
beatrizdetorrez.uc@gmail.com
Recibido: 13/02/2025
Aceptado: 10/03/2025
Publicado: 22/03/2025
Citar como:
Coelho B, López CR, Linares. M.
Impacto y eficacia de la telesalud
en las áreas de fisioterapia y
laboratorio clínico. e-Rev P. Med.
2025; 1:e250002. doi:10.61286/e-
RPM.2025.251
Este es un artículo publicado en
acceso abierto bajo una licencia
Creative Commons
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ISSN: 3134-786X
Introducción
El avance de la tecnología y las telecomunicaciones han facilitado y potenciando procesos cotidianos con la integración de
mejoras en los diversos sistemas. En el sector salud, la telesalud ha revolucionado la forma en que se abordan los desafíos
buscando la optimización de los servicios, generando mayor accesibilidad, oportunidad, pertinencia, ecacia, disponibilidad
y calidad en la atención del paciente¹. Además, permite innovar en la prestación de servicio, buscando la sostenibilidad con
la racionalización de los recursos sanitarios, así como la mejora de calidad de vida de los pacientes, con atención médica
oportuna². En este contexto, la Organización Mundial de la Salud³ denió telemedicina, al suministro de servicios de
atención sanitaria llevado a cabo por profesionales sanitarios que utilizan tecnologías de la información y la comunicación
en el intercambio de información válida para establecer diagnósticos, prevención y tratamiento de enfermedades. También
abarca la formación continua de profesionales en atención a la salud y actividades de investigación y evaluación, con
el n de mejorar la salud de las personas y de sus comunidades. Su desarrollo comenzó a mediados del siglo XX, pero
hasta hace dos décadas empezó a implantarse en los sistemas sanitarios⁴. Existen varias modalidades de telemedicina
aplicada en la práctica clínica como la teleconsulta (e-consulta), el telediagnóstico (e-diagnóstico), o la telemonitorización
(e-monitorización).
Esta referencia fue el inicio de iniciativas diversas que pretenden acercar los cuidados al paciente. Posteriormente, se
introdujo otro concepto, telesalud (e-salud), haciendo referencias a las actividades, servicios y sistemas relacionados
con la salud que se llevan a cabo a distancia, mediante las tecnologías de la información y las comunicaciones, con el
propósito de promover la salud global, el control de enfermedades y la asistencia sanitaria, así como la educación, gestión
e investigación para la salud⁵. Actualmente, la telesalud se utiliza en muchas especialidades clínicas y en numerosos
entornos sanitarios, que van desde las aplicaciones móviles centradas en el paciente hasta complejas interacciones entre
los médicos en los entornos terciarios de referencia hospitalaria³. Las razones por las que se decide recurrir a esta práctica
parecen ir ligadas a un volumen alto de demanda para un servicio médico concreto². La telesalud como sistema de cribado
y derivación de pacientes desde atención primaria (AP) hasta el nivel hospitalario es ecaz no solo en patologías de un
gran impacto por su gravedad, sino en otras que por su elevada prevalencia suponen una carga asistencial importante.⁶
Ahora bien, en una de las áreas donde se han visualizado múltiples benecios de la implementación de la asistencia médica
remota es la rehabilitación física o sioterapia; ya que esta herramienta permite impartir de una forma innovadora las
terapias a los pacientes que la requieran. En concreto, la telesioterapia (TF) se dene como la prestación de servicios de
sioterapia a distancia mediante la tecnología de la información y la comunicación. Puede incluir evaluación, asesoramiento,
monitorización, prevención, intervención o educación en función de las necesidades que presente el paciente⁷. Esta puede
ser sincrónica o asincrónica8 en función de si el paciente recibe instrucciones por parte del sioterapeuta en directo o si
por el contrario tiene a su disposición una plataforma con vídeos o instrucciones ya previstas por el equipo sanitario, la
gran parte de las intervenciones usan una combinación de estos9. Cabe destacar que en la literatura cientíca se hace
referencia a telerehabilitación (TR) (MeSH Terms: Telerehabilitation); aunque sería conveniente hacer la diferenciación
entre telesioterapia y telerehabilitación, ya que la segunda involucraría a todo el conjunto de profesiones que participan en
procesos de rehabilitación (sioterapia, terapia ocupacional, logopedia, neuropsicología, medicina deportiva e ingeniería
biomédica) y la primera sólo a los sioterapeutas. No obstante, dado que la mayoría de la literatura cientíca aborda
la telesioterapia (TF) en el marco conceptual de la telerrehabilitación (TR), se adoptará el término TR por su carácter
integrador, al incluir explícitamente las intervenciones sioterapéuticas dentro de su alcance.
Se ha listado una amplia variedad de modalidades de TR, dado que, dependiendo de la patología a tratar y los
recursos disponibles, los requerimientos serán completamente diferentes; podemos observar tratamientos por vídeo o
audioconferencias, mensajes de texto, plataformas digitales, aplicaciones móviles, realidad virtual o aparatos portátiles,
entre otros. Asimismo, la variedad de patologías susceptibles a tratar mediante la TR es extensa, siendo las más recurrentes
como el ICTUS o accidente cerebrovascular (ACV), enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), enfermedades
musculoesqueléticas10. Por otra parte, en el área del laboratorio clínico la telesalud ha hecho grandes avances en cuanto
a la fabricación de equipos médicos que simplican la realización de las pruebas, con mayor cantidad de biomarcadores
destinados en completar el examen físico y la anamnesis del médico, para así establecer un diagnóstico. Sin embargo,
al considerar el ujo de trabajo y el contexto sanitario como una serie de procesos complejos, surgen los sistemas de
información en salud con la nalidad de capturar, intercambiar, almacenar, tener acceso y gestión de información clínica
relevante para contribuir a la calidad y eciencia de la atención, mejorar la accesibilidad y el conocimiento médico11. Con
este argumento, la informática en salud, busca desarrollar y gestionar eciente y estratégicamente nuevos sistemas que
fortalezcan las etapas preanalíticas y postanalítica.12
El uso de las herramientas tecnológicas de información y comunicación (TIC), ha sido una buena herramienta para tratar
con menos recursos y ser más efectivos en el acompañamiento al paciente, se ha representado un aumento en la atención
de pacientes con alta complejidad patológica, logrando mayor adherencia al tratamiento y cambios en el estilo de vida13.
Las TIC permiten un tratamiento sistemático de datos, información y conocimiento en el entorno sanitario y contribuyen
considerablemente al progreso de las ciencias de la salud. Entre los benecios de implementar TIC encontramos que
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favorecen la continuidad del cuidado gracias a que mejoran la comunicación del equipo de salud y el acceso ubicuo a la
información clínica. Además, se ha observado disminución de errores de la medicación, principalmente con la utilización
de sistemas de prescripción electrónica y sistemas de soporte a la toma de decisiones12. Actualmente, se ha acrecentado
el empleo de la telesalud en las diversas áreas a causa de la crisis mundial por COVID 19, que obligó a transformar los
servicios de salud14. Siendo la TR, un referente como alternativa efectiva para aminorar la demanda que recibían los
centros sanitarios durante el connamiento y facilitar la labor de los cuidadores15, ya que se demostró la eciencia de la
rehabilitación respiratoria de manera remota para mejorar la función pulmonar, la tolerancia al ejercicio y reducir la disnea.10
Especícamente la TR ha logrado que la participación del paciente sea más activa; lo que se traduce en un incremento de la
actividad física realizada, una mejora psicológica general y un mejor manejo de la enfermedad10. Además de proporcionar
tratamientos de sioterapia en áreas en riesgo de exclusión como pueden ser ambientes rurales o poblaciones con menos
recursos para trasladarse3; generando benecios para la recuperación de un padecimiento o limitación; partiendo de la idea
que el paciente no tiene que desplazarse de su casa, eliminando barreras de espacio y generando una cultura diferente
de rehabilitación. En cuanto, al laboratorio clínico, los benecios se hacen más evidente en la gestión y en la optimización
del tiempo. La aplicación de programas de sistematización de datos y posterior automatización del trabajo analítico, ha
aumentado considerablemente las potencialidades de procesamiento del laboratorio clínico, permitiendo la realización de
un mayor número de determinaciones en menor tiempo, el incremento de los indicadores de calidad (precisión y exactitud)
a cifras nunca antes alcanzadas mediante el trabajo manual y la disminución signicativa de los costos con el acortamiento
en los tiempos de entrega de los resultados a médicos y pacientes.16
La telesalud en este contexto de la investigación se reere a la infraestructura y los servicios no clínicos (como la sioterapia
y el laboratorio clínico, entre otras) que facilitan la prestación de atención de salud a distancia, como las plataformas
tecnológicas, la administración sanitaria y la infraestructura tecnológica de salud. Las tendencias actuales de telesalud
incluyen visitas médicas virtuales y de TR, pruebas de laboratorio con acceso directo, servicios y citas auxiliares habilitados
por aplicaciones o la web, disponibilidad de resultados de pruebas habilitados por aplicaciones o la web entre otras17. Estas
preferencias se han visto impulsadas por el aumento de los costos de la atención, la inmediatez de resultados en línea y de
la atención medica personalizada18. En este orden de ideas, la telesalud ha evolucionado signicativamente, inuyendo de
manera activa en la prestación de servicio en salud. Este impacto orientado a la optimización de los recursos y procesos,
ha hecho posible el incremento de productividad y la gestión nanciera; siendo la razón de ser: los pacientes. Por todo lo
anteriormente expuesto, y con el objetivo de analizar el impacto y ecacia de la telesalud en las áreas de rehabilitación
física y laboratorio clínico se realizó una revisión sistemática de la literatura.
Materiales y Métodos
Para lograr el objetivo propuesto, se realizó una revisión sistemática de literatura (RSL)19, que consiste en un proceso
riguroso y metodológico para sintetizar la evidencia existente sobre un tema especíco, en la cual siguen un protocolo
predenido para identicar, seleccionar, evaluar y sintetizar los estudios relevantes, minimizando el sesgo y maximizando
la abilidad de los resultados. La indagación de fuente bibliográca se realizó en la web, en las bases de datos PubMed,
Google Scholar y Scopus, empleando los tesauros de Descriptores en Ciencia de la Salud (DeCS) y Medical Subject
Headings (MeSH). Las preguntas de revisión se muestran en la tabla 1.
Tabla 1. Preguntas de revisión sistemática de literatura.
Preguntas de Investigación
La telesioterapia en el abordaje clínico, ¿cuál es su impacto y benecio en comparación con el enfoque presencial?
Población Pacientes denidos como personas con una enfermedad que requiera de sioterapia
Intervención Uso de la telesalud por cualquier medio tecnológico
Comparadores Telesalud vs abordaje presencial
Desenlaces Asistencia oportuna, mejora del dolor y afección física, cambio en hábitos de vida. Optimización de
recurso y tiempo; facilidad de acceso a pacientes en áreas remotas
La telesalud y su eciencia con el laboratorio clínico, ¿mejora la calidad de atención y seguimiento de los pacientes en comparación
a los procesos administrativos tradicionales?
Población Usuarios del laboratorio clínicos, pacientes, médicos
Intervención Uso de la telesalud, TIC, sistemas de clasicación de datos, aprendizaje profundo, inteligencia articial
Comparadores Gestión de exámenes de laboratorios con el uso de sistemas tecnológicos vs procesos administrativos
manuales
Desenlaces Resultados oportunos, optimización de recurso y tiempo; facilidad de acceso a pacientes
Además, se emplearon ecuaciones de búsqueda, para cada base de datos, las cuales se formaron por los descriptores
correspondientes, combinados entre sí mediante los operadores booleanos AND y OR (tabla 2).
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Tabla 2. Algoritmo de búsqueda.
Ecuación de búsqueda Fecha de búsqueda
(((((telemedicine) OR (telehealth)) OR (remote health)) AND (physical rehabilitation)) OR
(telerehabilitation)) OR (rehabilitation remote) 05/03/2024
((((telehealth) OR (telemedicine)) AND (“laboratory test management”)) OR (“laboratory
test reduction”)) OR (“predictive analyses”)
Se establecieron como criterios de elegibilidad de los artículos se tomaron en cuenta los siguientes: CE1: idioma (español
e inglés); CE2: período de publicación (desde 2019 hasta 2024; antigüedad menor a 5 años); CE3: disponer de texto
completo en los artículos gratuitos; CE4: publicados en revistas indexadas. CE5: presencia de términos de búsqueda en
el título/resumen, ya que ambos proporcionan información sustancial y el enfoque del artículo. Fueron desestimados las
cartas editoriales, anotaciones académicas y otros tipos de literatura con escaso valor cientíco. De igual manera, para la
elección de estudios, se denió el principio Población, Concepto y Contexto (PCC), lo cual se resumen en la tabla 3.
Tabla 3. Criterios para la elegibilidad de los artículos cientícos.
PCC Criterios de inclusión Criterio de exclusión
La telesioterapia en el abordaje clínico, ¿cuál es su impacto y benecio en comparación con el enfoque presencial?
Población Pacientes denidos como personas con
una enfermedad (independientemente de la
indicación) que utilizan telerehabilitación
Personas que no pertenecen al grupo de usuarios directos,
como los administradores de centros de rehabilitación
Concepto Telesioterapia a (o telerehabilitación) se
dene como la prestación de servicios de
sioterapia a distancia mediante la tecnología
de la información y la comunicación (TIC), en
formato individual o grupal
Programas sin la compañía de profesionales de la salud
(por ejemplo, información pura en línea, sistemas de
monitoreo independientes o aplicaciones/dispositivos de
salud comerciales)
Programas de rehabilitación diferente a terapias físicas
Contexto Telerehabilitación física utilizado por los
pacientes en entorno doméstico, remoto
Rehabilitación que se lleva a cabo en un entorno
supervisado o hospitalizado, presencial
La telesalud y su eciencia con el laboratorio clínico, ¿mejora la calidad de atención y seguimiento de los pacientes en
comparación a los procesos administrativos tradicionales?
Población Usuarios del laboratorio clínico Personas que no pertenecen al grupo de usuarios directos
Concepto Telesalud se dene como la gestión de
pruebas de laboratorio a distancia mediante
TIC, IA, aprendizaje profundo
Programas sin respaldo profesionales, aplicaciones web
sin validación cientíca
Contexto Gestión de pruebas de laboratorio clínico de
manera remota, predicción de resultados,
disminución de pruebas de laboratorio
Gestión de pruebas de laboratorio de manera tradicional
Criterios formales
Artículos en inglés o español período 2019-
2024 Resúmenes, sin acceso al texto completo, carta al editor,
carteles, antologías, protocolos
Investigación empírica (todos los diseños de
estudio), revisiones, literatura gris
La sistemática para la evaluación de la calidad, extracción y síntesis de data consistió en la revisión por parte de dos
revisores independientes y dirimida por un tercero tiene la intención de disminuir cualquier sesgo proveniente del evaluador.
Resultados y Discusión
Se realizó una revisión de la literatura, siguiendo los criterios de la Declaración PRISMA (gura 1) y el marco PCC
(Población, Concepto, Contexto) y posterior a aplicar la sistemática de búsqueda, se identicaron 183 registros en las
bases de datos Google Scholar, Pubmed y Scopus. De estos, se eliminaron 71 artículos por duplicación. Registrándose
112 artículos para el tamizaje por título y resumen. En este paso se excluyeron 82 artículos por no cumplir con los criterios
de elección, resultando 30 documentos para ser valorado a texto completo. En este ultimo proceso se eliminaron 8
artículos por no cumplir con los criterios de selección. Finalmente, se trabajaron 22 artículos, que fueron clasicados
posteriormente de acuerdo a su relación con telesioterapia, de los que se obtuvieron 12 artículos; mientras que para
telesalud relacionado con el laboratorio clínico, se tuvo como resultado 10 documentos. En las tablas 3 y 4 se describen
las principales características de los artículos analizados.
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Figura 1. Diagrama de ujo PRISMA.
En este contexto de la revisión sistemática de la literatura, la telesioterapia y la telesalud en el laboratorio clínico emergen como
estrategias innovadoras para optimizar el acceso, la continuidad y la eciencia de los servicios clínicos. Su implementación
plantea interrogantes en comparación con los enfoques presenciales convencionales. Por lo que a n de responder a estas
inquietudes, a continuación se discuten con algunos estudios recientes y los aportes de diversos autores.
La telerehabilitación (TR) o telesioterapia en el abordaje clínico, ¿cuál es su impacto y benecio en comparación
con el enfoque presencial?
Antes del surgimiento de la pandemia del SARS-CoV-2 ya existían programas de rehabilitación física a distancia, sin
embargo, debido a la coyuntura a causa del connamiento esta práctica remota se estableció como una alternativa viable
para seguir asistiendo a los pacientes que requerían de sioterapia, razón por la cual varios investigadores plantearon
estudios para evaluar el impacto y eciencia de la rehabilitación física empleando como herramientas la TIC, en la tabla 3
se señalan las principales características de los estudios seleccionados en la presente RSL.
El avance vertiginoso de las telecomunicaciones y aparición de los dispositivos electrónico, tipo smartphone, tablet,
computadoras, cuya disponibilidad es global; permitió la aparición de la bioinformática y la robótica aplicada a la medicina.
Han sido diversas las investigaciones realizadas en este ámbito dando prioridad a la atención de la salud de acuerdo con
las necesidades de cada paciente, promoviendo ampliamente el uso de la telesalud, logrando una asistencia oportuna de
los pacientes.
En este contexto, Stark et al.,24 realizaron una RSL, cuyo objetivo fue recopilar evidencia sobre las competencias requeridas
por los pacientes y profesionales de la salud para el uso de la TR. La evidencia cientíca, demostró que para utilizar con
éxito la TR se requiere una variedad de competencias a saber (conocimientos, habilidades, actitudes y rasgos personales).
Estas competencias dieren según el programa y las tareas que realizan los profesionales de la salud, los pacientes o la
tecnología. Además, indican la existencia de vacíos de investigación sobre la relevancia de los factores sociodemográcos
o las diferentes aptitudes relacionadas con la salud, tanto para los profesionales como para el paciente.
Asimismo, se ha tratado de demostrar las ventajas de la TR en comparación a la sioterapia en ambientes hospitalarios
o establecimientos de salud. En revisiones de literatura se ha documentado las evidencias cientícas, sin embargo, la
mayoría de las investigaciones indaga una región y patología en especíco, limitando el cálculo de porcentajes de éxito
de la rehabilitación virtual frente a la sioterapia convencional. Por su parte, Barrios et al.,20 asociaron la TR en entornos
virtuales interactivos como propuesta de rehabilitación en pacientes con discapacidad, entre los hallazgos de su recopilación
documental, mencionaron que las discapacidades más trabajadas son las relacionadas con la parálisis cerebral.
Así mismo, la tecnología posibilita el tratamiento cognitivo, físico y social, con un seguimiento a distancia de los pacientes.
Tambien destaca como ventaja en comparación con el tratamiento convencional, que el paciente se recupera en el hogar
(evitando los traslados) y por tanto manteniéndose en su núcleo familiar, lo cual psicológicamente facilita la recuperación.
Y desde el punto de vista técnico, las herramientas y sistemas tecnológicos permiten, automáticamente, almacenar la
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información de progreso en la nube, simular y modelar diferentes ejercicios para determinar y proyectar los mejores
escenarios de recuperación. Se señala a la realidad virtual, el uso de video juegos y el sensor Kinect, con acercamiento al
traslado de los sistemas de TR a la nube, como las tecnologías más empleadas en rehabilitación.
Tabla 4. Principales características de los artículos analizados relacionados con telesioterapia impacto y ecacia en el
abordaje clínico
En este orden de ideas, Appleby et al.,21 a través de una RSL pretendió informar la práctica clínica en la TR y ayudar a la
toma de decisiones tanto para los pacientes como para los profesionales de la salud, para la rehabilitación física de personas
con accidentes cerebrovasculares. Los hallazgos resumidos de la revisión sugieren que la TR puede ser tan efectiva como
la atención habitual para la función motora, las actividades de la vida diaria, la independencia y la satisfacción/calidad de
vida. Lo que resalta el potencial de la TR como un modelo alternativo de atención en comparación con la atención habitual.
No obstante, no hay suciente evidencia de que la TR puede no ser superior a los modelos tradicionales de atención en
casos de paciente con ACV, pero como es comparable con ellos, puede ofrecer otros benecios en entornos de práctica;
como un mayor acceso a la atención para los pacientes y una mayor eciencia para los profesionales de la salud.
También, se han realizado evaluaciones de literatura cientícas relacionada con la ecacia de la TR en pacientes
con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC)22, se ha identicado en estudios publicados algunos vacíos de
información importantes, como la especicación del tipo de EPOC y las posibles comorbilidades que los sujetos puedan
tener, que pudieran interferir con la realización de los protocolos de intervención. Vinolo-Gil et al.22, señala que las
técnicas de sioterapia respiratoria más usadas en pacientes con EPOC, son entrenamiento de fuerza, de resistencia
y de extremidades superiores o interiores. Además, la duración de los programas fue variable (entre cuatro y dieciséis
semanas); y, el podómetro ha sido el instrumento más utilizado para medir el nivel de actividad física. Los métodos de TR
más utilizados son las app o software para realizar video-llamadas a tiempo real, visualizar los ejercicios y registrar los
progresos conseguidos. Se concluye que el uso de la TR en pacientes con EPOC mejoraba el impacto en el estado de
salud, el nivel de actividad física, la capacidad funcional, la disnea, la salud mental, la autoecacia, la calidad de vida, las
exacerbaciones y las tasas de ingreso y de visitas a urgencias, la rentabilidad, la interacción entre paciente y sanitario y
la satisfacción.
Otro aspecto considerado para comparar la efectividad de los programas de TR con los programas de rehabilitación
hospitalarios ha sido la mejora del dolor y la función después la artroplastia total de rodilla inicial. Zhang et al.,25 realizó
una RSL y metaanálisis al respecto, los resultados indicaron que en estos aspectos ambos programas lograron resultados
análogos. Señalaron que TR enfrenta desafíos en términos de cumplimiento por parte del paciente de las prescripciones
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de ejercicio en comparación con la rehabilitación hospitalaria. Por lo tanto, mejorar la adherencia a los programas de TR
podría ser una estrategia crucial para mantener los benecios de los resultados del ejercicio. Además, según los estudios
incluidos, la rehabilitación hospitalaria, generalmente, generó costos más altos que la TR.
Esto puede atribuirse, hasta cierto punto, a la mayor frecuencia de transporte y servicios de atención hospitalaria necesarios
para la rehabilitación hospitalaria, lo que genera costos elevados. De igual manera, advirtieron que la tendencia creciente
del envejecimiento de la población mundial hará posible la TR como tratamiento de primera línea después del reemplazo
articular. Recomendando la necesidad de desarrollar una guía de práctica clínica elaborada para la TR domiciliaria después
de la ATR. En relación a la FR para adultos mayores, se han establecido estudios para determinar su efecto basados en
ejercicios dirigidos por sioterapeutas relacionado con mejora de la calidad de vida relacionada con la salud, el desempeño
funcional en adultos mayores, y los costos de los servicios de salud23,26. Para ello, se consideraron estudios cuya población
era de edad media ≥ 65 años y recibieron TR basada en ejercicios dirigida por un sioterapeuta. Wicks et al.,23 en su
RSL, identicaron las afecciones musculoesqueléticas y cardiopulmonares como las más frecuentes, en comparación a
la sioterapia presencial, la TR no fue inferior en relación con el rango de movimiento, la fuerza, la distancia de caminata
de 6 minutos (6MWD), la prueba cronometrada y activada (TUGT) y la calidad de vida, y tuvo costos de atención médica
más bajos.
Gamble y otros.,26 resalta que, a pesar de la popularidad de la TR, existen pruebas contradictorias sobre su ecacia,
se debe considerar el requerimiento y el nivel de compromiso del paciente. Para explicar esta variabilidad consideró
las diversas necesidades de las personas con accidente cerebrovascular: algunas requieren rehabilitación hospitalaria
intensiva, mientras que otras pueden acceder a los mismos servicios desde entornos comunitarios. Destacan que, en
la actualidad, no existe ninguna guía basada en evidencia para brindar intervenciones de TR a adultos mayores. Sin
embargo, subrayan el potencial de la TR, por lo tanto, se necesita de más investigaciones con diseños bien estructurados
para que proporcionen hallazgos denitivos sobre el impacto y la efectividad de la telesoterapia geriátrica que, en el
futuro, probablemente implicará un equilibrio importante entre la atención presencial y remota.
Ahora bien, en los estudios de ensayo controlados, los investigadores han comparado, generalmente, grupos controles
identicando a los pacientes que reciben rehabilitación hospitalaria (GC) y grupo de intervención (GI) a los TR. Kaudsen
et al.,17 realizó una intervención a pacientes con enfermedad isquémica o valvular cardíaca, durante de 12 semanas
de entrenamiento físico de tres sesiones de 60 minutos por semana supervisado variaron entre caminar, correr, girar y
entrenamiento de fuerza muscular; monitoreando las frecuencias cardíacas y respiratoria, presión arterial y peso corporal,
además de teleconsultas semanales con asesoramiento integral por un equipo multidisciplinario. Observaron que, en el
GI, los pacientes eran más responsables de controlar periódicamente su comportamiento de salud, alentándolos a ser
más proactivos. Un hallazgo importante, fue la alfabetización en salud, el GI parecía tener un nivel educativo más alto,
sugiriendo que puede inuir en el éxito de la TR. Sin embargo, en este estudio no se encontraron diferencia en cuanto a la
mejora de los pacientes con cardiopatías, siendo similares para ambos grupos.
En cuanto a rehabilitación pulmonar (RP), Godtfredsen y su equipo27 compararon la efectividad de la TR en 234 pacientes
con EPOC, la intervención fue de 10 semanas y realizaron evaluaciones posteriores al nalizar la intervención, 3 y
12 semanas. Se fomentó el ejercicio de mantenimiento, pero no se proporcionó en ninguno de los grupos durante el
seguimiento. Encontraron 6MWD sin cambios desde el inicio hasta el seguimiento tanto en rehabilitación convencional
(RC) como en TR sin diferencias entre los grupos. Al nal de la intervención y en el seguimiento de 3 meses, identicaron
mejoras estadísticamente signicativas en 6MWD en ambos grupos, sin embargo, no superó la diferencia mínima
clínicamente importante para este resultado, por lo tanto, ni FC ni la TR en la RP se asociaron con mejoras sostenibles en
la capacidad física evaluadas por el 6MWD. A pesar que la TR pueden tener ventajas para mejorar la tasa de asistencia y
superar la barrera del transporte con medidas de igual efecto, faltan efectos a largo plazo, que puede mejorar con mayor
alfabetización en salud.
Por su parte, Chen et al.,29 analizaron los datos de neuroimagen de 52 pacientes con accidente cerebrovascular, compararon
la actividad neuronal espontánea regional dinámica (amplitud dinámica de las uctuaciones de baja frecuencia, dALFF;
y homogeneidad regional dinámica, dReHo) y la centralidad de grado dinámica (dDC) entre los grupos TR y RC. Los
resultados en el GI, los pacientes mostraron un aumento de dALFF en el precúneo derecho y la circunvolución pre-central
bilateral (PreCG) y una reducción de dALFF en el lóbulo parietal inferior derecho mediante el análisis de los efectos
principales. Detectaron diferencias signicativas entre los grupos en el precuneus derecho, el giro fusiforme derecho y el
giro frontal medio izquierdo para dReHo y en el giro cingulado izquierdo, el giro temporal medio derecho y el precuneus
izquierdo para dDC. Además de, correlación signicativa en el grupo TR entre el dALFF modicado en el PreCG izquierdo
y las puntuaciones modicadas de la evaluación Fugl-Meyer (FMA) desde el inicio hasta la posrehabilitación. Concluyeron
que, la identicación de regiones cerebrales clave mediante indicadores de neuroimagen, como la actividad cerebral
regional dinámica y el grado de centralidad en el proceso de recuperación, proporcionaría una base teórica para la
tecnología de estimulación cerebral no invasiva y estrategias para formular programas de TR especícos para pacientes
con accidente cerebrovascular y disfunción motora.
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áreas de fisioterapia y laboratorio clínico. e-Rev P. Med. 2025; 1:e250002.
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La TR supervisado ha sido empleado en diversas morbilidades crónicas, entre ellas la Diabetes Mellitus tipo 2 (DM-2).
Blioumpla et al.,28 determinaron la efectividad a corto plazo de un programa de ejercicio TR supervisado en estos pacientes.
A los que clasicaron al azar en GC y GI, cada uno de 15 participantes. Realizaron supervisión y telemonitorización
en tiempo real de las sesiones de ejercicio por parte de un sioterapeuta, se implementó la monitorización regular de
los niveles de glucosa en sangre (inmediatamente antes y después del entrenamiento físico, y unas horas después del
entrenamiento físico). Empleando estrategias de ejercicio de bajo costo, factible, fácil de implementar y con potencial para
el entorno doméstico. Los resultados mostraron, benecios signicativos en pacientes con DM-2, con disminución del
0,99% en los niveles de HbA1c; mejora de su capacidad funcional, fuerza muscular, calidad de vida disminución de peso
corporal IMC en 0,57 kg/m2. Demostrando que la TR es una alternativa prometedora para el tratamiento de la DM-2.
Ouédraogo y otros,18 en un estudio cualitativo descriptivo exploraron la aceptabilidad de la TR y los factores que inuyen
en su adopción por parte de personas con ACV y cuidadores. Los resultados mostraron que los participantes informaron
experiencias positivas con TR, con mejoras en las habilidades funcionales, como la destreza manual, el equilibrio y las
interacciones positivas con los terapeutas. Encontraron que la tecnología era fácil de aprender y utilizar, lo que facilitó la
participación en TR. Sin embargo, los problemas técnicos, las conexiones a Internet inestables y la falta de retroalimentación
fueron barreras para el uso de TR. Siendo necesario abordar estas barreras para promover el uso generalizado y ecaz de
la TR en el contexto de la recuperación del accidente cerebrovascular.
La telesalud y su eciencia con el laboratorio clínico, ¿mejora la calidad de atención y seguimiento de los pacientes
en comparación a los procesos administrativos tradicionales?
El creciente desarrollo tecnológico y los sistemas de procesamiento de datos, han propiciado el surgir de nuevas procesos
y nuevos enfoques en, el área del laboratorio clínico. Se ha señalado una evolución en la gestión de pruebas, considerando
las tres etapas del análisis: preanalítico, analítico y postanalítico. El desarrollo de “sistemas de información en salud”
para mejorar el acceso y gestión de información clínica ha resultado un benecio que contribuye a la calidad y ecacia
del servicio, adquiriendo un rol fundamental para impulsar propuestas de bioinformática con el objetivo de optimizar los
recursos y el tiempo. Los artículos analizados para esta temática de investigación se resume en la tabla 5.
Tabla 5. Principales características de los artículos analizados relacionados con telesalud y su impacto y ecacia.
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áreas de fisioterapia y laboratorio clínico. e-Rev P. Med. 2025; 1:e250002.
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La implementación de la Inteligencia Articial (IA) para aumentar y automatizar la toma de decisiones, en medicina de
laboratorio ha aumentado los ujos de trabajos basados en humanos, con estos sistemas se incluyen automatización de
instrumentos, detección de errores, previsión, interpretación de resultados, utilización de pruebas, genómica y análisis
de imágenes. La implementación de algoritmos de IA también ofrece desafíos técnicos y de usabilidad que deben
comprenderse para tener éxito. La implementación de algoritmos de IA es análoga a implementar nuevas pruebas,
con benecios y desafíos. Las funciones que desempeñan los laboratorios serán importantes tanto para la utilidad de
los algoritmos como para el valor de los propios laboratorios30. En el contexto, del laboratorio clínico, se ha tratado de
crear redes que entrecrucen los resultados para facilitar el diagnóstico. En este sentido, Cardozo y otros31 buscaron en a
través de una RSL, identicar investigaciones cientícas que utilizaron pruebas de laboratorio y técnicas de aprendizaje
automático para predecir información oculta. Constataron que el parámetro biomédico más empleado para estos modelos
predictivos es el hemograma completo, concluyendo que, las pruebas de laboratorio, junto con técnicas de aprendizaje
automático, pueden predecir nuevas pruebas, ayudando así a la búsqueda de nuevos diagnósticos. Este proceso ha
demostrado ser ventajoso e innovador para los laboratorios médicos, permitiendo descubrir información oculta y proponer
pruebas adicionales, reduciendo el número de falsos negativos y ayudando al descubrimiento temprano de enfermedades
desconocidas.
Otra arista que sumar, es el aumento de los gastos sanitarios, al igual que la utilización de recursos de laboratorio, datos
señalan que entre el 20-40% de las pruebas solicitadas se consideran inadecuadas. Las consecuencias más desfavorables
resultan de pruebas y tratamientos innecesarios (uso excesivo) y de diagnóstico omitidos o retrasados, siendo el UCI una
de las áreas donde más se visualiza esta situación. Deivis et al.,32 revisaron las intervenciones destinadas a mejorar la
utilización adecuada de los recursos de laboratorio en la UCI, identicando seis categorías discretas de intervenciones:
educación y orientación (E&G), auditoría y retroalimentación (A&F), control de acceso, ingreso computarizado de órdenes
médicas, intervenciones multifacéticas y basadas en IA/ML. Las intervenciones con herramientas de asistencia basadas en
IA/ML podrían ser prometedoras para mejorar la idoneidad de las pruebas en el futuro. La colaboración entre los médicos
y el personal de laboratorio es clave para mejorar la utilización racional del laboratorio. La reducción del uso excesivo está
sobrerrepresentada en la literatura en comparación con la mejora de la infrautilización.
Con el objetivo de reducir el desperdicio en el gasto sanitario Aikens et al.,33 propusieron un modelo de aprendizaje automático
que pudiera realizar predicciones de pruebas de laboratorio personalizadas en tiempo real, de manera conable, para
identicar y desalentar la repetición innecesaria. Para ello, aplicaron, seis algoritmos estándar de aprendizaje automático
a seis años (2008-2014) de datos de pacientes hospitalizados de un centro académico terciario, para predecir cuándo
es probable que la próxima medición de una prueba de laboratorio sea “la misma” que la anterior. De las 13 pruebas de
laboratorio comunes para pacientes hospitalizados seleccionadas para este análisis, varias son predeciblemente estables
en muchos casos. Esto apunta a áreas potenciales donde los enfoques de aprendizaje automático pueden identicar
y prevenir pruebas innecesarias antes de que ocurran, y un marco metodológico sobre cómo se pueden realizar estas
tareas. Encontraron una gran proporción de pruebas repetidas dentro de ± 10% (0 ± 0,1 DE) de la medición anterior, lo
que indica que un gran volumen de pruebas repetitivas puede estar aportando poca información nueva. Algunos analitos
de laboratorio son predeciblemente estables bajo ciertas deniciones, mientras que otras no lo son. En particular, las
pruebas de magnesio en sangre/suero, troponina I y creatinina quinasa se destacan como objetivos potenciales donde un
gran volumen de pruebas repetidas a menudo son altamente predecibles, lo que representa cientos de miles de dólares
en volumen de carga anual estimado. Por el contrario, otros tipos de pruebas de laboratorio no parecen ser fácilmente
predecibles.
En este sentido, Huang et al.,39 propusieron un nuevo modelo de aprendizaje profundo para identicar pruebas de
hemoglobina (Hgb) innecesarias para pacientes ingresados en el hospital. Para ello, recopilaron datos internos de
pacientes de un hospital universitario en Houston y datos externos de pacientes de la base de datos MIMIC III. Se estimó
la conanza de la predicción para evaluar la conabilidad de los resultados pronosticados, adoptando una losofía de
diseño de “seleccionar y predecir” para maximizar el rendimiento de la predicción al considerar selectivamente muestras
con alta conanza de predicción para las recomendaciones. El modelo acomodó datos de observación muestreados
irregularmente para hacer pleno uso de correlaciones de variables, es decir, con otros valores de pruebas de laboratorio,
y dependencias temporales, con pruebas de laboratorio previas realizadas, dentro del mismo encuentro en la selección de
candidatos para entrenamiento y predicción. Como resultado, se observó un rendimiento notable en la predicción de Hgb,
logrando un AUC de normalidad del 95,89% y un AUC de estabilidad de Hgb del 95,94%, al tiempo que recomendaba una
reducción del 9,91% de las pruebas de Hgb que se consideraron innecesarias. Además, el modelo podría generalizarse
bien a pacientes externos ingresados en otro hospital, lo que puede ayudar a reducir los riesgos para la salud y los costos
de atención médica.
Por su parte, Liniger et al.,35 realizaron un estudio cuyo objetivo fue demostrar la capacidad de un conjunto de algoritmos
para identicar analitos predictivos para un diagnóstico especíco, la metodología propuesta la examinaron con los analitos
asociados con la isquemia miocárdica. Los datos que utilizaron consistieron en grabaciones anonimizadas preexistentes
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de la sala de urgencias que incluían todos los casos de pacientes con un valor medido de troponina T. Emplearon una
técnica de imputación múltiple, aumento de datos ortogonales y promedio del modelo bayesiano para crear modelos
predictivos de isquemia miocárdica. Cada modelo incorporó diferentes analitos como cofactores. Al examinar más a
fondo estos modelos, concluyeron en la importancia predictiva de cada analito en cuestión. Los algoritmos utilizados
extrajeron la troponina T como un analito altamente predictivo para la isquemia miocárdica. Como se trata de una relación
conocida, se reconoce la importancia predictiva de la troponina T como prueba de concepto, sugiriendo un método
funcional. Además, demostraron las capacidades del algoritmo para extraer de los datos factores de riesgo conocidos de
isquemia miocárdica. Al proporcionar correlaciones conables entre los analitos y el diagnóstico de isquemia miocárdica,
demostraron las posibilidades de crear pautas computacionales imparciales para el diagnóstico de laboratorio mediante
el uso del poder computacional en la era actual de la digitalización.
Asimismo, Fitzgerald et al.,37 presentaron un método basado en datos para predecir la respuesta del paciente en la unidad
de cuidados intensivos (UCI) a los protocolos de control glucémico teniendo en cuenta la heterogeneidad del paciente y
las variaciones en la atención. Usaron registros médicos electrónicos (EMR) de 18 961 admisiones en UCI del conjunto de
datos MIMIC-III, incluidas 318 574 mediciones de glucosa en sangre, entrenaron y validaron un algoritmo de aprendizaje
automático (ML) de árbol impulsado por gradiente para pronosticar la glucosa en sangre del paciente y un intervalo de
predicción del 95% en intervalos de 2 horas. El modelo utiliza como entradas datos de series temporales multivariadas
irregulares relacionados con el historial médico reciente de los pacientes hospitalizados y el control glucémico, incluidos
los niveles previos de glucosa en sangre, nutrición y dosicación de insulina. Como resultado, el modelo de pronóstico
que utiliza EMR recopilados de forma rutinaria logra un rendimiento comparable a los modelos anteriores desarrollados
en estudios de investigación planicados que utilizan el monitoreo continuo de glucosa en sangre. El error del modelo,
expresado como error porcentual absoluto medio, es del 16,5% al 16,8% y el análisis de la cuadrícula de errores de
Clarke demuestra que el 97% de las predicciones serían clínicamente aceptables. Por tanto, este modelo puede ser
adecuado para su incorporación en los sistemas de soporte de decisiones de la UCI.
Con la intención de aumentar la ecacia en la prestación de servicio de salud, con el uso de IA. Chengsheng et al.,38
propusieron realizar imputaciones de pruebas de laboratorio y recomendaciones de medicamentos, con el propósito de
disminuir costos en pruebas potencialmente redundantes e informar a su vez a los médicos sobre prescripciones más
efectiva. Al cual llamaron el médico inteligente (MedGCN), es un sistema que integra las relaciones complejas entre
múltiples tipos de entidades médicas con sus características inherentes en un gráco heterogéneo. Construyeron un gráco
para asociar 4 tipos de entidades médicas, es decir, pacientes, encuentros, pruebas de laboratorio y medicamentos, y
aplicaron una red neuronal gráca para aprender las incorporaciones de nodos para la recomendación de medicamentos
y la imputación de pruebas de laboratorio. Este modelo fue validado en dos conjuntos de datos del mundo real: NMEDW
y MIMIC-III. Los resultados experimentales en ambos conjuntos de datos demuestran que el MedGCN puede superar al
estado del arte en ambas tareas; pudiendo proporcionar una forma prometedora y conable de ayudar a los médicos a
identicar tratamientos y ahorrar costos en pruebas de laboratorio potencialmente redundantes.
En medio del indudable avance de la telesalud, en donde la medicina de laboratorio continúa su digitalización y
automatización, el reto en que enfrenta asociado a la IA están relacionados a la compresión, para qué sirve, cómo
evaluarla, cuáles son sus limitaciones y cómo se puede implementar. Por lo que Paranjape34 realizó un estudio exploratorio
para evaluar las opiniones de las partes interesadas en la medicina de laboratorio sobre el valor de la IA en el espacio del
diagnóstico e identicar los desafíos y soluciones previstas para introducción de la IA. A través de una encuesta web a
128 participantes, 26% eran médicos y 22% directores de laboratorio. La IA se utiliza actualmente en las organizaciones
en 15,6%, mientras que el 66,4% cree que podría utilizarla en el futuro. La mayoría tenía una actitud insegura sobre lo
que necesitarían para adoptar la IA en el ámbito del diagnóstico. Se identicaron como barreras para la adopción los
altos costos de inversión, la falta de benecios clínicos comprobados, la cantidad de tomadores de decisiones y las
preocupaciones sobre la privacidad.
Ahora bien, la e-salud como proceso de intervención ha tomado fuerza en los últimos años, facilitando el acceso de
algunas poblaciones que se le diculta asistir a la presencialidad, bien sea por razones contextuales o económicos.
Varias son las disciplinas médicas que han empleado herramienta TIC. Entre ellas, sioterapia y el laboratorio clínico,
a pesar del su avance, su aplicabilidad aún genera controversia35. En cuanto a la telesioterapia, las investigaciones
no reportan diferencias signicativas en comparación a la rehabilitación convencional, sin embargo, las ventajas están
mayormente relacionadas con aspectos socioeconómicos, que a la misma terapia. Mientras que, las desventajas están
relacionadas con particulares técnicas, acceso a equipos, plataformas y conectividad.17
Según la evidencia cientíca analizada, la TR ha sido evaluada abordando una patología en especíco, resultando ser
eciente para mejorar el dolor, función física, fuerza muscular, la discapacidad, la disnea, la salud mental, la autoecacia,
la calidad de vida de las personas con afecciones musculoesqueléticas, accidentes cerebrovasculares, EPOC, DM-2,
posterior artroplastia total de rodilla, adultos mayores18,20-29, lo que supone ventajas para la implementación de programas
de salud en comunidades rurales y remotas o para personas que no pueden desplazarse25-27 a su centro de salud;
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además, fomentan la autogestión y automanejo28 de la enfermedad, inuyendo de manera positiva en el seguimiento de
los pacientes con enfermedades crónicas y la adherencia a sus tratamientos, por tanto, disminuyeron las exacerbaciones
y las tasas de ingreso y de visitas a urgencias, la rentabilidad, la interacción entre paciente y sanitario y la satisfacción.22
Los métodos de TR más utilizados son realidad virtual, uso de video juegos, el sensor Kinect, las app o software para
realizar video-llamadas a tiempo real, visualizar los ejercicios y registrar los progresos, con acercamiento al traslado de
los sistemas de TR a la nube20,22,28. Como obstáculo, se pueden señalar la alfabetización en salud y tecnológica27 tanto
por parte de los pacientes como los profesionales de la salud. De igual manera, es necesario validar estos programas por
especialistas en las áreas requeridas ya que, debido a la globalización, en la web puede darse el intrusismo.
En las últimas décadas, el uso IA en el ámbito sanitario ha considerado la cantidad de datos generados en los variados
procesos de la medicina, por lo que se ha requerido nuevos métodos de análisis y tratamiento de datos, que se han
empleado en el análisis de datos hematopatológicos, radiográcos, de laboratorio, genómicos, farmacológicos y químicos
para informar mejor el diagnóstico, el pronóstico, la planicación del tratamiento y los conocimientos fundamentales
relacionados con la enfermedades y prevención. El impacto del desarrollo tecnológico en los servicios de los laboratorios
clínicos, se ha evidenciado con el diseño de sistemas bioinformáticos de datos y modelos predictivos para la idoneidad
de pruebas, disminución en la repetición de análisis.30-39
A través de propuestas de bioinformática (aprendizaje automático, red neuronal), se ha innovado con diferentes
modelos predictivos, con el objetivo de mejorar la gestión de pruebas de laboratorio, permitiendo descubrir datos
ocultos, entrelazar información para disminuir el uso y abuso redundantes de pruebas, proponer pruebas adicionales,
reduciendo el número de falsos positivos, aportando datos oportunos para el diagnóstico y sugiriendo el tratamiento
farmacológico adecuado30,35-39. Las investigaciones demostraron resultados alentadores, señalando analitos estables
que, en circunstancias particulares, pueden ser predecibles, representando esto una disminución en costo y tiempo.
En particular, las pruebas de magnesio en sangre/suero, troponina I, creatinina quinasa33 y Hgb34, se destacan como
análisis potenciales donde un gran volumen de pruebas repetidas a menudo son altamente predecibles, en pacientes
hospitalizado. Asimismo, la glucosa en pacientes de la UCI.37
En cuanto a la eciencia del uso de la tecnología en la medicina del laboratorio, se puede dar garantía en las etapas pre
analítica y postanalítica, en donde los sistemas de datos, han demostrado un mejor manejo y conabilidad de los datos,
reducción en el tiempo de respuestas, mayor acceso de pacientes por aumento de muestras procesadas por unidad de
tiempo, reducción de errores humano30. Sin embargo, se detectó una actitud insegura sobre el uso de la telesalud, la
IA, por la falta de evidencia cientíca sólida que respalden los benecios de los modelos de predictivos, preocupaciones
acera de la privacidad, el costo de la inversión necesaria para incorporar estas herramientas35. Por tanto, es importante
la educación sobre el valor de la telesalud, su implementación simplicada y la integración en los ujos de trabajo
existentes, además de investigaciones para demostrar la utilidad clínica.30-33,35
En conclusión, la sociedad demanda un cambio en el modelo de atención sanitaria apuntando al uso de la telesalud como
estrategia global, en este ámbito de la sioterapia y el laboratorio clínico, en los cuales se han documentado grandes
avances. Con la TR existen evidencias de la eciencia de esta práctica en el abordaje de pacientes con enfermedades
crónicas y musculoesqueléticas, no reportándose diferencias signicativas con respecto a la rehabilitación convencional,
por lo que, sus ventajas están orientadas a la optimización de recursos y tiempo. En el ámbito del laboratorio clínico, ha
impactado positivamente en mejora de la gestión de pruebas de laboratorio, en la parte preanalítica con la organización
de datos y dando mayor acceso a más pacientes. Se ha propuestos modelos predictivos para pruebas en pacientes
con características particulares, los cuales siguen en estando en validación y sus benecios aún generan polémicas. Se
recomienda a nivel profesional dentro de los currículos, componentes de formación en este campo, que respondan a esta
tendencia globalizada de atención en salud bajo una perspectiva de innovación y optimización del recurso disponible. De
igual manera, persisten desafíos relacionados con la alfabetización digital, la infraestructura tecnológica y la validación
cientíca de nuevas herramientas, por lo que se recomienda continuar con investigaciones con solidas metodologías,
empleando muestras mayores y realizando seguimientos más prolongados para conocer los efectos a largo plazo.
Conicto de intereses: Los autores no reportan conicto de intereses.
Referencias
1. Litewka S. Telemedicina: un desafío para América Latina. Acta Bioeth. 2005;11(2):127–32. https://doi.org/10.4067/
S1726-569X2005000200003
2. World Health Organization. Intellectual property rights and access to medicines: glossary [Internet]. E-health [Internet].
Geneva: WHO; 2013 [citado febrero de 2024]. Disponible en: http://www.who.int/trade/glossary/story021/en/index.
html
Revista del Centro de Investigación en Tecnolo
gías de Salud y Ambiente (CITSA). Año 2025. Vol 1
e-Rev. P. Med e250002
Coelho B, López CR, Linares. M. Impacto y eficacia de la telesalud en las
áreas de fisioterapia y laboratorio clínico. e-Rev P. Med. 2025; 1:e250002.
doi:10.61286/e-RPM.2025.251
e-Revista Praxis de la Medicina
ISSN: 3134-786X
3. Organización Panamericana de la Salud. Bases metodológicas para evaluar la viabilidad y el impacto de proyectos
de telesalud [Internet]. Washington, D.C.: OPS; 2001 [citado febrero de 2024]. Disponible en: https://iris.paho.org/
bitstream/handle/10665.2/784/9275323631.pdf?sequence=1
4. Zundel KM. Telemedicine: history, applications, and impact on librarianship. Bull Med Libr Assoc. 1996;84(1):71-9.
Disponible en: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC226126/
5. Rabanales J, Párraga I, López-Torres JA, Pretel F, Navarro B. Tecnologías de la información y las telecomunicaciones:
telesalud. Rev Clin Med Fam. 2011;4(1):42–8. Disponible en: https://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_
arttext&pid=S1699-695X2011000100007
6. Carregal A, Mayo M, Bustabad B. Telesalud, una nueva herramienta para la gestión del dolor: resultados de su
implementación en una estructura organizativa de gestión integral (EOXI). Rev Soc Esp Dolor. 2020;27(2):97–103.
https://doi.org/10.20986/resed.2020.3756/2019
7. 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. 2017;9(2):63–8. https://doi.org/10.5195/ijt.2017.6232
8. 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. 2017;39(15):1532–40. https://doi.org/10.1080/09638288.2016.125
0827
9. 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. 2020;26(6):710–9. https://doi.org/10.1089/tmj.2019.0097
10. Gallego Martínez L. Evaluación de la tele-rehabilitación en sioterapia: una revisión bibliográca. [tesis de pregrado].
Alicante: Universidad Miguel Hernández de Elche; 2022. Disponible en: https://dspace.umh.es/handle/11000/25569
11. Ochoa G, Daza M, Archila M, Montilla G, De la Torre M, Ubacius V. Las telecomunicaciones, la telemedicina y la
reingeniería de la salud. Ing UC. 1998;5(1). Disponible en: https://servicio.bc.uc.edu.ve/ingenieria/revista/a5n1/5-1-2.
pdf
12. 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. 2015;32(2):343–51. Disponible en: https://www.
redalyc.org/articulo.oa?id=36341083020
13. González B, de Quirós F, Luna DR, Baum AJ, Plazzotta F, Otero C, et al. Incorporación de tecnologías de la
información y de las comunicaciones en el Hospital Italiano de Buenos Aires [Internet]. Santiago de Chile: CEPAL;
2014 [citado febrero de 2024]. Disponible en: https://repositorio.cepal.org/entities/publication/6684d2b3-1ad0-4036-
b4d2-a904de019bd7
14. Monraz-Pérez S, Pacheco-López A, Castorena-Maldonado A, Benítez-Pérez RE, Thirión-Romero I, López-Estrada
EC, et al. Telemedicina durante la pandemia por COVID-19. Neumol Cir Torax. 2021;80(2):132–40. https://doi.
org/10.35366/100996
15. 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. 2021;10(1):29–47. https://doi.org/10.1016/j.jshs.2020.06.003
16. Schonfeld C. La evaluación de tecnologías en salud como herramienta para la mejora de la gestión del laboratorio.
Acta Bioquim Clin Latinoam. 2013;47(1):121–43. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=53526207016
17. Ramírez Oviedo GA, Ortiz Quiñones ZY, Andrade Díaz KV. Telesalud y telemedicina: un viaje a través de la investigación
bibliométrica en salud. Rev Espacios. 2025;46(2):213–31. https://doi.org/10.48082/espacios-a25v46n02p17
18. Burns J. Strategist explains key trends in healthcare’s transformation. The Dark Report. 2019 Oct 14 [citado febrero
de 2024];26(14). Disponible en: https://www.darkintelligencegroup.com/the-dark-report/clinical-laboratory-trends/
strategist-explains-key-trends-in-healthcares-transformation/
19. Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Homann TC, Mulrow CD, et al. The PRISMA 2020 statement: an
updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021;372:n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
20. Barrios M, Rodríguez L, Pachón C, Medina B, Sierra J. Telerehabilitación funcional en entornos virtuales interactivos
como propuesta de rehabilitación en pacientes con discapacidad. Rev Espacios. 2000;40(25):1. Disponible en: https://
www.revistaespacios.com/a19v40n25/a19v40n25p01.pdf
21. Appleby E, Gill ST, Hayes LK, Walker TL, Walsh M, Kumar S. Eectiveness of telerehabilitation in the management
of adults with stroke: a systematic review. PLoS One. 2019;14(11):e0225150. https://doi.org/10.1371/journal.
pone.0225150
22. Vinolo-Gil MJ, Herrera-Sánchez C, Martin-Vega FJ, Martín-Valero R, Gonzalez-Medina G, Pérez-Cabezas V. Ecacy
of tele-rehabilitation in patients with chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review. An Sist Sanit Navar.
2022;45(2):e0999. Spanish. https://doi.org/10.23938/ASSN.0999
Revista del Centro de Investigación en Tecnolo
gías de Salud y Ambiente (CITSA). Año 2025. Vol 1
e-Rev. P. Med e250002
Coelho B, López CR, Linares. M. Impacto y eficacia de la telesalud en las
áreas de fisioterapia y laboratorio clínico. e-Rev P. Med. 2025; 1:e250002.
doi:10.61286/e-RPM.2025.251
e-Revista Praxis de la Medicina
ISSN: 3134-786X
23. 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. 2023;52(11):afad207. https://doi.
org/10.1093/ageing/afad207
24. Stark AL, Krayter S, Dockweiler C. Competencies required by patients and health professionals regarding telerehabilitation:
a scoping review. Digit Health. 2023;9:20552076231218841. https://doi.org/10.1177/20552076231218841
25. 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). 2023;102(51):e36764. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000036764
26. Gamble CJ, van Haastregt J, van Dam van Isselt EF, Zwakhalen S, Schols J. Eectiveness of guided telerehabilitation
on functional performance in community-dwelling older adults: a systematic review. Clin Rehabil. 2024;38(4):457–77.
https://doi.org/10.1177/02692155231217411
27. 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. 2020;172:106129. https://doi.org/10.1016/j.rmed.2020.106129
28. Blioumpa C, Karanasiou E, Antoniou V, Batalik L, Kalatzis K, Lanaras L, et al. Ecacy 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. 2023;59(5):628-39. https://doi.org/10.23736/S1973-9087.23.07855-3
29. Chen J, Li J, Qiao F, Shi Z, Lu W. Eects of home-based telerehabilitation on dynamic alterations in regional intrinsic
neural activity and degree centrality in stroke patients. PeerJ. 2023;11:e15903. https://doi.org/10.7717/peerj.15903
30. Haymond S, McCudden C. Rise of the machines: articial intelligence and the clinical laboratory. J Appl Lab Med.
2021;6(6):1640–54. https://doi.org/10.1093/jalm/jfab075Cardozo G, Tirloni SF, Pereira Moro AR, Marques JLB. Use
of articial intelligence in the search for new information through routine laboratory tests: systematic review. JMIR
Bioinform Biotechnol. 2022;3(1):e40473. https://doi.org/10.2196/40473
31. Cardozo G, Tirloni SF, Pereira Moro AR, Marques JLB. Use of articial intelligence in the search for new information
through routine laboratory tests: systematic review. JMIR Bioinform Biotechnol. 2022;3(1):e40473. https://doi.
org/10.2196/40473
32. 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. Ann Intensive Care. 2024;14(1):9. https://doi.org/10.1186/s13613-
024-01244-y
33. 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. 2019;2019:515–23. Disponible en: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/
PMC6568078/
34. Paranjape K, Schinkel M, Hammer RD, Schouten B, Nannan Panday RS, Elbers PWG, et al. The value of articial
intelligence in laboratory medicine. Am J Clin Pathol. 2021;155(6):823–31. https://doi.org/10.1093/ajcp/aqaa170
35. Liniger Z, Ellenberger B, Leichtle AB. Computational evidence for laboratory diagnostic pathways: extracting predictive
analytes for myocardial ischemia from routine hospital data. Diagnostics (Basel). 2022;12(12):3148. https://doi.
org/10.3390/diagnostics12123148
36. 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. 2020;104:101823. https://doi.org/10.1016/j.
artmed.2020.101823
37. 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.
2021;28(8):1642–50. https://doi.org/10.1093/jamia/ocab060
38. Mao C, Yao L, Luo Y. MedGCN: medication recommendation and lab test imputation via graph convolutional networks.
J Biomed Inform. 2022;127:104000. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2022.104000
39. Huang T, Li LT, Bernstam EV, Jiang X. Condence-based laboratory test reduction recommendation algorithm. BMC
Med Inform Decis Mak. 2023;23(1):93. https://doi.org/10.1186/s12911-023-02187-3
Revista del Centro de Investigación en Tecnolo
gías de Salud y Ambiente (CITSA). Año 2025. Vol 1
e-Rev. P. Med e250002
Coelho B, López CR, Linares. M. Impacto y eficacia de la telesalud en las
áreas de fisioterapia y laboratorio clínico. e-Rev P. Med. 2025; 1:e250002.
doi:10.61286/e-RPM.2025.251
e-Revista Praxis de la Medicina
ISSN: 3134-786X
