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Epistemología de la salud: IA global frente al diagnóstico comunitario de malaria en Venezuela (2025-2026)

dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ve/es_VE
dc.contributor.authorContreras Lobo, Lisbeth Gregoria
dc.date.accessioned2026-06-02T13:18:45Z
dc.date.available2026-06-02T13:18:45Z
dc.date.issued2026-06-02
dc.identifier.issn1317-5734
dc.identifier.urihttp://www.saber.ula.ve/handle/123456789/52458
dc.description.abstractEsta investigación analiza la intersección ontológica entre la innovación digital y la crisis de malaria en Venezuela (2025- 2026), proponiendo una ruptura con el paradigma biomédico tradicional. Se presenta el modelo de Vigilancia Epidemiológica Activa bajo Investigación-Acción Participante (VEA-IAP), el cual integra Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para democratizar el diagnóstico en entornos de exclusión. El estudio adopta un enfoque mixto (QUAN-QUAL) en el municipio Obispo Ramos de Lora, estado Mérida, para validar la precisión técnica del algoritmo y evaluar el capital social como determinante de sostenibilidad. Los resultados sugieren que la Inteligencia Artifi cial, subordinada al imperativo de la dignidad humana, funciona como un dispositivo de justicia social que reduce los tiempos de respuesta en el diagnóstico de días a minutos. Se concluye que la efi cacia tecnológica es indisoluble de la confi anza comunitaria y la gobernanza transparente, manteniendo ética y capital social en el modelo. RECIBIDO: 18/11/2025 - ACEPTADO: 05/12/2025es_VE
dc.language.isoeses_VE
dc.publisherSaberULAes_VE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_VE
dc.subjectMalariaes_VE
dc.subjectInteligencia artificiales_VE
dc.subjectVigilancia epidemiológicaes_VE
dc.subjectParticipación comunitariaes_VE
dc.subjectEpistemología de la saludes_VE
dc.titleEpistemología de la salud: IA global frente al diagnóstico comunitario de malaria en Venezuela (2025-2026)es_VE
dc.title.alternativeEpistemology of health: AI global versus community-based malaria diagnosis in Venezuela (2025-2026)es_VE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_VE
dcterms.dateAccepted05/12/2025
dcterms.dateSubmitted18/11/2025
dc.description.abstract1This research explores the ontological intersection between digital innovation and the malaria crisis in Venezuela (2025- 2026), proposing a shift away from the reductionist biomedical paradigm. It introduces a model of Participatory Action Research-based Active Epidemiological Surveillance (AES-PAR), which integrates Convolutional Neural Networks (CNN) to democratize diagnostics within exclusion contexts. Employing a mixedmethods approach (QUAN-QUAL)in the municipality of Obispo Ramos de Lora, Mérida State, the study validates the technical precision of the algorithm while evaluating social capital as a key driver for sustainability. Preliminary findings suggest that AI, when aligned with human dignity, serves as a social justice tool, reducing diagnostic response times from days to minutes. The study concludes that technological efficacy is inseparable from community trust and transparent governance, keeping ethics and social capital in the model.es_VE
dc.description.colacion79-90es_VE
dc.description.emaillarevistacayapa@gmail.comes_VE
dc.description.emaillisbethcontreraslobo@gmail.comes_VE
dc.description.frecuenciaSemestral
dc.description.paginawebwww.saber.ula.ve/cayapa
dc.identifier.depositolegalpp 200102ME988
dc.identifier.edepositolegalppi 201202ME4020
dc.identifier.eissn2244-8446
dc.publisher.paisVenezuelaes_VE
dc.subject.institucionUniversidad de los Andeses_VE
dc.subject.keywordsMalariaes_VE
dc.subject.keywordsArtificial intelligencees_VE
dc.subject.keywordsEpidemiological surveillancees_VE
dc.subject.keywordsDeep learninges_VE
dc.subject.keywordsCommunity participationes_VE
dc.subject.seccionRevista Cayapa: Artículoses_VE
dc.subject.tipoArtículoses_VE
dc.type.mediaTextoes_VE
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.53766/Cay
dc.contributor.orcidhttp://orcid.org/0000-0002-3097-1815


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