Artificial Intelligence in healthcare and its role in the transformation of clinical practice, training and Public Health

e202606033

Authors

  • Miguel Garrido-Bueno Grupo PAIDI-CTS-1050 Cuidados Complejos, Cronicidad y Resultados en Salud (SIRONA). Departamento de Enfermería. Facultad de Enfermería, Fisioterapia y Podología. Universidad de Sevilla. Sevilla. España.
  • Nadine Badillo-Sánchez Departamento de Enfermería. Universidad de Huelva. Huelva. España.
  • Andrés Castillejo-del-Río Escuela de Doctorado. Universidad de Huelva. Huelva. España.
  • Javier Fagundo-Rivera Departamento de Sociología, Trabajo Social y Salud Pública. Facultad de Ciencias del Trabajo. Universidad de Huelva. Huelva. España.

Keywords:

Artificial Intelligence, Healthcare Management, Public Health, Trends

Abstract

Artificial intelligence has established itself as a major driver of healthcare transformation, progressively modifying clinical practice and the organization of health systems. However, it should not be interpreted as a purely technological solution to complex structural problems, such as excessive workload, territorial inequality, staff shortages, or economic pressures, which currently affect many healthcare systems. From a critical perspective, it integrates tools capable of analyzing large volumes of data and supporting decision-making through machine learning systems, generative models, and clinical support. These technologies can improve diagnostic accuracy, anticipate risks, and reduce errors in care. Nevertheless, there is a risk of overestimating its capabilities and shifting complex problems toward automated responses that do not always adequately consider the social and contextual determinants of health.

Downloads

Download data is not yet available.

References

1. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. Enero de 2019;25(1):44-56. doi: https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7

2. Castaño Castaño S. La inteligencia artificial en Salud Pública: oportunidades, retos éticos y perspectivas futuras. Revista Española de Salud Pública. 2025;99(1):e202503017. https://ojs.sanidad.gob.es/index.php/resp/article/view/1006

3. Campanella G, Hanna MG, Geneslaw L, Miraflor A, Werneck Krauss Silva V, Busam KJ et al. Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images. Nat Med. Agosto de 2019;25(8):1301-1309. doi: https://doi.org/10.1038/s41591-019-0508-1

4. Esteva A, Robicquet A, Ramsundar B, Kuleshov V, DePristo M, Chou K et al. A guide to deep learning in healthcare. Nat Med. Enero de 2019;25(1):24-29. doi: https://doi.org/10.1038/s41591-018-0316-z

5. Rajkomar A, Dean J, Kohane I. Machine Learning in Medicine. N Engl J Med. 4 de abril de 2019;380(14):1347-1358. doi: https://doi.org/10.1056/NEJMra1814259

6. Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol. Diciembre de 2017;2(4):230-243. doi: https://doi.org/10.1136/svn-2017-000101

7. Fraser H, Coiera E, Wong D. Safety of patient-facing digital symptom checkers. The Lancet. 24 de noviembre de 2018;392(10161):2263-2264. doi: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)32819-8. PubMed PMID: 30413281.

8. Garrido-Bueno M, Santa Cruz-Álvarez P, Pabón-Carrasco M, Romero-Castillo R. Development and performance of a generative pretrained transformer for diabetes care. Diabetes Research and Clinical Practice. 1 de septiembre de 2025;227:112425. doi: https://doi.org/10.1016/j.diabres.2025.112425

9. Shinners L, Aggar C, Grace S, Smith S. Exploring healthcare professionals’ understanding and experiences of artificial intelligence technology use in the delivery of healthcare: An integrative review. Health Informatics J. Junio de 2020;26(2):1225-1236. doi: https://doi.org/10.1177/1460458219874641

10. Morley J, Machado CCV, Burr C, Cowls J, Joshi I, Taddeo M et al. The ethics of AI in health care: A mapping review. Social Science & Medicine. Septiembre de 2020;260:113172. doi: https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2020.113172

11. Mohanasundari SK, Kalpana M, Madhusudhan U, Vasanthkumar K, Rani B, Singh R et al. Can Artificial Intelligence Replace the Unique Nursing Role? Cureus. Diciembre de 2023;15(12):e51150. doi: https://doi.org/10.7759/cureus.51150. PubMed PMID: 38283483; PubMed Central PMCID: PMC10811613.

12. Booth RG, Strudwick G, McBride S, O’Connor S, Solano López AL. How the nursing profession should adapt for a digital future. BMJ. 14 de junio de 2021;n1190. doi: https://doi.org/10.1136/bmj.n1190

13. Espinoza-Ajila Y, Alvarado-Pale A, Jaya-Pineda I, Pulla-Carrión E. Digitalización en la Gestión del Talento Humano y su impacto en las Empresas Comerciales | 593 Digital Publisher CEIT [Internet]. 2 de julio de 2025 [consultado 9 de mayo de 2026]. Disponible en: https://www.593dp.com/index.php/593_Digital_Publisher/article/view/3176

14. Galavís ADP. Inteligencia Artificial y Salud Pública: desafíos a enfrentar: e202510060. Revista Española de Salud Pública. 8 de octubre de 2025;99. https://ojs.sanidad.gob.es/index.php/resp/article/view/1124

15. Obasi IC, Cheng P, Varianou-Mikellidou C, Dimopoulos C, Boustras G. Machine learning for occupational accident analysis: Applications, challenges, and future directions. Journal of Safety Science and Resilience. Marzo de 2026;7(1):100250. doi: https://doi.org/10.1016/j.jnlssr.2025.100250

Downloads

Additional Files

Published

2026-06-04

How to Cite

1.
Garrido-Bueno M, Badillo-Sánchez N, Castillejo-del-Río A, Fagundo-Rivera J. Artificial Intelligence in healthcare and its role in the transformation of clinical practice, training and Public Health: e202606033. Rev Esp Salud Pública [Internet]. 2026 Jun. 4 [cited 2026 Jun. 19];100(1):5 páginas. Available from: https://ojs.sanidad.gob.es/index.php/resp/article/view/1782

Issue

Vol. 100 (2026)

Section

Perspectivas

Categories

License

Copyright (c) 2026 Miguel Garrido-Bueno, Nadine Badillo-Sánchez, Andrés Castillejo-del-Río, Javier Fagundo-Rivera

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Usted es libre de:
Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato.
La licenciante no puede revocar estas libertades en tanto usted siga los términos de la licencia.

Bajo los siguientes términos:
Atribución — Usted debe dar crédito de manera adecuada , brindar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que sugiera que usted o su uso tienen el apoyo de la licenciante.

NoComercial — Usted no puede hacer uso del material con propósitos comerciales.

SinDerivadas — Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no podrá distribuir el material modificado.

No hay restricciones adicionales — No puede aplicar términos legales ni medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otras a hacer cualquier uso permitido por la licencia.

Avisos:
No tiene que cumplir con la licencia para elementos del material en el dominio público o cuando su uso esté permitido por una excepción o limitación aplicable.

No se dan garantías. La licencia podría no darle todos los permisos que necesita para el uso que tenga previsto. Por ejemplo, otros derechos como publicidad, privacidad, o derechos morales pueden limitar la forma en que utilice el material.

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>