Antecedentes/Objetivos: El suicidio representa una prioridad en salud pública global, especialmente en países de ingresos bajos y medios como los de América Latina, donde se concentra el 80% de las muertes por esta causa. En este contexto, los sistemas inteligentes y las herramientas digitales han emergido como estrategias prometedoras para la detección temprana y la intervención oportuna en población adulta con y sin antecedentes de trastornos mentales Identificar y sintetizar la evidencia científica publicada en los últimos cinco años sobre estrategias tecnológicas basadas en sistemas inteligentes aplicadas a pacientes mayores de 18 años, con o sin antecedentes de patología mental, en países de Latinoamérica, que hayan demostrado impacto en desenlaces primarios y/o secundarios relacionados con el suicidio.

Métodos: Se realizó una revisión narrativa de alcance centrada en la identificación de estudios publicados entre enero de 2019 y marzo de 2024. La búsqueda bibliográfica se llevó a cabo en tres bases de datos: PubMed/MEDLINE, Embase y LILACS. Se incluyeron estudios primarios (observacionales descriptivos y analíticos, intervencionales) y revisiones sistemáticas, con o sin metaanálisis, que evaluaran estrategias tecnológicas basadas en sistemas inteligentes aplicadas a personas mayores de 18 años en países de Latinoamérica, con o sin antecedentes de patología mental, y que reportaran desenlaces primarios o secundarios vinculados al suicidio (ideación, intentos o muerte). La selección se realizó de forma independiente por dos revisores, y los datos se sintetizaron narrativamente.

Resultados: Se identificaron cinco estudios en Brasil, Perú y Chile sobre tecnologías basadas en inteligencia artificial para prevenir el suicidio en adultos. En Brasil, modelos de machine learning clasificaron con alta precisión el riesgo suicida en personas con trastornos mentales. Modelos como BERTimbau alcanzaron 96% de exactitud en detectar ideación suicida en textos. En Perú y Brasil, la app CONEMO redujo síntomas depresivos, incluyendo evaluación de riesgo suicida. En Chile, se diseñó una intervención digital participativa con potencial extrapolable a adultos. También se reportan modelos predictivos de depresión con aplicaciones indirectas en prevención suicida.

Conclusiones/Recomendaciones: Los hallazgos preliminares muestran que las tecnologías basadas en inteligencia artificial tienen un potencial significativo para apoyar la detección y prevención del suicidio en adultos en Latinoamérica. Sin embargo, se recomienda avanzar en estudios que evalúen su efectividad en contextos clínicos reales, asegurando su validez, accesibilidad y pertinencia cultural para su implementación a escala.