El aumento de desastres naturales y provocados por el hombre ha incrementado la necesidad de herramientas efectivas de búsqueda y rescate, particularmente en áreas con recursos limitados. Los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) se utilizan cada vez más para este propósito debido a su flexibilidad y menores costos operativos. Sin embargo, encontrar los caminos más eficientes para estos VANT sigue siendo un desafío, ya que es esencial maximizar la localización de víctimas y minimizar el tiempo de la misión. Este estudio presenta un enfoque autónomo basado en VANT para identificar víctimas, priorizando áreas de alto riesgo y aquellas que necesitan atención médica urgente. A diferencia de otros métodos que se centran únicamente en minimizar el tiempo de la misión, este enfoque enfatiza las zonas de alto riesgo y las áreas potenciales de desastres secundarios. Utilizando un proceso de decisión de Markov parcialmente observable, simula la detección de víctimas a través de un algoritmo de clasificación de imágenes, permitiendo una operación eficiente e independiente. Los experimentos con datos reales indican que este enfoque reduce el riesgo en un 66% durante la primera mitad de la misión mientras identifica víctimas de manera autónoma sin intervención humana. Este estudio demuestra la capacidad de los sistemas autónomos de VANT para mejorar los esfuerzos de búsqueda y rescate en regiones propensas a desastres y con recursos limitados, priorizando efectivamente las áreas de alto riesgo, reduciendo así el riesgo de la misión y mejorando la eficiencia de respuesta.