Introdução: esta pesquisa explora o impacto das Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação (TDICs), como Inteligência Artificial (IA) e Realidade Virtual (RV), no monitoramento e promoção da saúde mental de idosos. Contextualiza-se na crescente importância de tecnologias para o cuidado com a população idosa, considerando o aumento da expectativa de vida e a prevalência de transtornos mentais nessa faixa etária. A problemática está na falta de compreensão sobre a eficácia dessas tecnologias para a saúde mental, especialmente em promover autonomia e bem-estar emocional. Objetivo: compreender e analisar como as TDICs contribuem para a prevenção e a promoção da saúde mental de idoso, em tempo real, facilitando o acompanhamento contínuo e intervenções personalizadas. Metodologia: adotou-se o paradigma neoperspectivista giftedeano e o método hipotético-dedutivo, apoiando-se nas teorias do Envelhecimento Ativo, da Autonomia Idosa e da Adesão Tecnológica. Conduziu-se uma Revisão Bibliográfica e Documental Narrativa nas bases Scopus, PubMed e Web of Science, resultando em 68 estudos analisados. Resultados: os achados indicam que a IA e a RV podem melhorar o bem-estar dos idosos, especialmente com suporte familiar e interfaces amigáveis, embora barreiras econômicas e psicossociais ainda limitem o acesso e a aceitação das tecnologias. As principais limitações incluem a dependência de dados secundários e a falta de estudos longitudinais. Conclusões: a pesquisa contribui para a compreensão teórica e prática das TDICs na geriatria, com valor agregado para a inclusão digital, promoção de políticas públicas e bem-estar na terceira idade.
Introduction: this research addresses the use of Artificial Intelligence (AI) and Big Data in the prevention of falls among the elderly, highlighting the effectiveness of these technologies to identify risks and personalize interventions. Given the growing aging population, the implementation of preventive technologies has become essential to promote the autonomy and safety of the elderly. The study investigated how AI and Big Data can contribute to the prevention of falls, answering questions about their applicability ingeriatric contexts and identifying challenges and potentialities. Objective:understand and analyze how TDICs contribute to the prevention and promotion of mental health in the elderly, in real time, facilitating continuous monitoring and personalized interventions.Methodology:the Giftedean neoperspectivist paradigm was used, supported by the theories of Planned Action, Activity, Complex Adaptive Systems and Social Determinants of Health. Methodologically, the hypothetical-deductive method was used and a Bibliographic and Documentary Narrative Review was conducted, consulting databases such as Scopus, PubMed and Web of Science, with a total of 50 works analyzed. Results:The main findings point to the ability of AI and Big Data to monitor and adapt interventions in real time, providing more effective and personalized prevention. However, limitations regarding privacy, costs, and training of professionals were observed, in addition to gaps in longitudinal studies and in public health contexts. Conclusions: This research contributes by promoting the integration of these technologies in geriatric care and highlights their value for Science, society, and postgraduate studies, aiming at advances in the quality of life of elderly people.
Introducción: esta investigación aborda el uso de Inteligencia Artificial (IA) y Big Data en la prevención de caídas entre personas mayores, destacando la efectividad de estas tecnologíaspara identificar riesgos y personalizar las intervenciones. Ante el creciente envejecimiento de la población, la implementación de tecnologías preventivas se ha vuelto esencial para promover la autonomía y la seguridad de las personas mayores. El estudio investigó cómo la IA y el Big Data pueden contribuir a la prevención de caídas, respondiendo preguntas sobre su aplicabilidad en contextos geriátricos e identificando desafíos y potenciales. Objetivo:Comprender y analizar cómo las TDIC contribuyen a la prevención y promoción de la salud mental en las personas mayores, en tiempo real, facilitando el seguimiento continuo y las intervenciones personalizadas.Metodología:se utilizó el paradigma neoperspectivista giftediano, sustentado en las teorías de AcciónPlanificada, Actividad, Sistemas Adaptativos Complejos y Determinantes Sociales de la Salud. Metodológicamente se utilizó el método hipotético-deductivo y se realizó una Revisión Narrativa Bibliográfica y Documental, consultando bases de datos como ésta. como Scopus, PubMed y Web of Science, con un total de 50 trabajos analizados. Resultados:los principales hallazgos apuntan a la capacidad de la IA y el Big Data para monitorear y adaptar las intervenciones en tiempo real, proporcionando una prevención másefectiva y personalizada. Sin embargo, se observaron limitaciones en materia de privacidad, costos y capacitación profesional, además de lagunas en los estudios longitudinales y en contextos de salud pública. Conclusiones:esta investigación contribuye promoviendo la integración de estas tecnologías en la atención geriátrica y resalta su valor para la ciencia, la sociedad y los estudios de posgrado, con el objetivo de mejorar la calidad de vida de las personas mayores.
