Las expresiones faciales emocionales como fuente de información en la toma de decisiones clínicas: una revisión sistemática

• Autores: Fernando Gordillo León, Germán Gálvez García, Lilia Mestas Hernández
• Localización: Análisis y modificación de conducta, ISSN 0211-7339, ISSN-e 2173-6855, Vol. 51, Nº. 188, 2025, págs. 62-85
• Idioma: español
• DOI: 10.33776/EUHU/amc.v51i188.9189
• Títulos paralelos:
  • Emotional facial expressions as a source of information in clinical decision-making: A systematic review
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• Resumen
  • español

    El objetivo de esta revisión fue analizar la influencia de las expresiones faciales emocionales en la toma de decisiones clínicas, atendiendo tanto a los métodos empleados como a los principales resultados de la última década. Para ello, se aplicaron las directrices del protocolo PRISMA y se efectuó una búsqueda en las bases de datos Scopus, Web of Science (WoS), PsycINFO y MEDLINE, que permitió identificar 16 estudios relevantes. Los resultados muestran que el análisis de las expresiones faciales en el contexto clínico facilita una evaluación más precisa del estado emocional del paciente, repercuten en la calidad de las decisiones clínicas y potencian la empatía profesional. Además, se observa un creciente desarrollo de herramientas de apoyo basadas en inteligencia artificial, con aplicaciones prometedoras en telemedicina, geriatría, cuidados paliativos y atención neonatal. Futuras investigaciones deberán validar la eficacia de estas tecnologías en contextos clínicos reales y establecer marcos éticos sólidos que orienten su adecuada integración en la práctica sanitaria.

  • English

    This review aimed to examine the influence of emotional facial expressions on clinical decision-making, considering both the methodologies used and the main findings reported over the past decade. Following PRISMA guidelines, a systematic search was conducted in Scopus, Web of Science (WoS), PsycINFO, and MEDLINE, identifying 16 relevant studies. The evidence suggests that analyzing facial expressions in clinical contexts enables a more accurate assessment of patients’ emotional states, enhances the quality of clinical decisions, and strengthens professional empathy. Moreover, the growing development of artificial intelligence–based support tools shows promising applications in telemedicine, geriatrics, palliative care, and neonatal care. Future research should prioritize validating these technologies in real-world clinical settings and establishing robust ethical frameworks to ensure their responsible integration into healthcare practice.

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