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Título
Las expresiones faciales emocionales como fuente de información en la toma de decisiones clínicas: una revisión sistemática
Otros títulos
Emotional facial expressions as a source of information in clinical decision-making: A systematic review
Autor(es)
Palabras clave
Comunicación no verbal
Dolor
Emociones
Inteligencia artificial en salud
Simulación clínica
Nonverbal communication
Pain
Emotions
Artificial intelligence in healthcare
Clinical simulation
Clasificación UNESCO
61 Psicología
Fecha de publicación
2025-10-27
Editor
Universidad de Huelva
Citación
Gordillo León, F., Mestas Hernández, L., & Gálvez García, G. (2025). Las expresiones faciales emocionales como fuente de información en la toma de decisiones clínicas: una revisión sistemática. Análisis y Modificación de Conducta, 51(188), 62-85. https://doi.org/10.33776/EUHU/amc.v51i188.9189
Resumen
[ES] 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.
[EN] 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.
URI
ISSN
0211-7339
DOI
10.33776/EUHU/amc.v51i188.9189
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Descripción:
Artículo publicado













