La fiabilidad de las tecnologías de monitoreo de la salud se ha vuelto cada vez más crítica a medida que la Inteligencia Ambiental (AmI) se integra en la atención médica. Sin embargo, sigue existiendo una brecha significativa en la evaluación sistemática de la fiabilidad, particularmente en entornos con recursos limitados. Este estudio aborda esta brecha al introducir un marco integral diseñado específicamente para evaluar la fiabilidad de los sistemas de monitoreo de salud basados en AmI. El marco propuesto combina técnicas robustas basadas en simulación, incluyendo diagramas de bloques de fiabilidad (RBD) y cadenas de Markov de Monte Carlo (MCMC), para evaluar la robustez del sistema, la integridad de los datos y la adaptabilidad. La validación se realizó utilizando sistemas de monitoreo continuo de glucosa (CGM) y monitoreo de la frecuencia cardíaca (HRM) en el cuidado de ancianos. Los resultados demuestran que el marco identifica con éxito vulnerabilidades críticas, como la rápida degradación inicial del sistema y notables interrupciones en la conectividad, y guía de manera efectiva intervenciones específicas que mejoran significativamente la fiabilidad general del sistema y la confianza del usuario. Los hallazgos contribuyen con información práctica para profesionales, desarrolladores y responsables de políticas, sentando una base sólida para futuros avances en inteligencia artificial explicable, gestión proactiva de la fiabilidad y aplicaciones más amplias de las tecnologías AmI en la atención médica.