Introducción
La transformación digital en el sector salud ha impulsado la incorporación de tecnologías emergentes, entre ellas la Inteligencia Artificial (IA) como una herramienta estratégica para optimizar la atención, mejorar la seguridad del paciente y apoyar la toma de decisiones clínicas, aunque cabe destacar que la IA amplifica la capacidad de análisis, priorización y respuesta ante las necesidades de cuidado, integrando datos clínicos en tiempo real con conocimiento basado en evidencia pero sin sustituir el juicio profesional.
Por tal motivo, se requiere de una aproximación breve, clara y práctica de la IA en enfermería, abordando tres ejes esenciales: fundamentos, aplicaciones y consideraciones éticas y de seguridad. Esto mediante la combinación de conceptos clave con ejemplos concretos que permitan al estudiante de enfermería identificar oportunidades y retos en el uso de estas herramientas.
El objetivo es que el futuro profesional de enfermería desarrolle una visión crítica e informada sobre la IA, de manera que pueda integrarla de forma segura y ética en su práctica, fortaleciendo así la calidad y el valor humano del cuidado.
Considerando lo anterior, la información que encontrarás a continuación se organiza de la siguiente manera:
Objetivo
Identificar elementos clave de la inteligencia artificial en la práctica de enfermería mediante la comprensión de sus fundamentos, usos y consideraciones éticas bajo un enfoque crítico, a fin de mejorar la calidad, seguridad y eficiencia del cuidado de enfermería en el contexto actual.
Fundamentos de la inteligencia artificial en salud
Reflexiona
¿Qué es la inteligencia artificial y cómo se relaciona con el ámbito de la salud?
La Inteligencia Artificial (IA)
De acuerdo con Russell & Norvig (2021) es un campo de la informática que diseña sistemas capaces de realizar tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas y el procesamiento del lenguaje natural. Su funcionamiento se basa en algoritmos que al ser alimentados con grandes volúmenes de datos pueden reconocer patrones, predecir resultados y proponer acciones.
La Inteligencia Artificial en el ámbito de la salud
Topol (2019) afirma que la IA ha evolucionado desde sistemas expertos simples hasta complejas redes neuronales digitales y modelos de aprendizaje profundo (deep learning) que analizan datos clínicos, imágenes médicas, secuencias genómicas y registros electrónicos de salud. Estos avances permiten apoyar la toma de decisiones clínicas del cuidado, la detección temprana de problemas d salud y la personalización de planes de cuidados terapéuticos.
McGonigle & Mastrian (2022) opinan que en enfermería la IA se utiliza para procesar información de historiales clínicos, monitorizar signos vitales en tiempo real, identificar tendencias que sugieran deterioro del paciente y generar alertas que favorecen intervenciones tempranas. Un ejemplo de esto son los sistemas de IA que pueden analizar los registros de un paciente postquirúrgico y anticipar complicaciones como hemorragias o infecciones, reduciendo riesgos y mejorando los desenlaces.
Por consiguiente y, de acuerdo con la World Health Organization [WHO] (2021), la alfabetización en IA implica comprender su funcionamiento, alcances y limitaciones, lo que significa no solo entender cómo se generan los resultados, sino también cuestionar su validez y adecuación a cada contexto clínico. Para ello, el personal de enfermería debe considerar los siguientes tres elementos:
Acordeón vertical
- Procesa grandes volúmenes de datos clínicos
- Emplea algoritmos de aprendizaje automático y profundo
- Reconoce patrones en imágenes, lenguaje y signos vitales
- Se entrena con bases de datos previas y mejora con la retroalimentación
Su aplicación en enfermería:
- Identificación de riesgos clínicos
- Análisis de registros electrónicos de salud
- Apoyo en sistemas de decisión clínica
- Optimiza los procesos de cuidado
- Mejora la seguridad del paciente
- Personaliza los planes de cuidados
- Automatiza las tareas administrativas repetitivas
Aplicación en Enfermería:
- Asistencia en triage automatizado
- Seguimiento de pacientes crónicos a distancia
- Predicción de complicaciones en UCI
- Generación de recordatorios y alertas en la práctica clínica
- Depende de la calidad de los datos con los que se alimenta
- Implica riesgo de sesgos en los algoritmos
- Requiere del juicio clínico y del cuidado humanizado
- Requiere alfabetización digital del personal
Aplicación en Enfermería:
- Posibles diagnósticos erróneos por datos incompletos
- Riesgo ético en privacidad y confidencialidad
- Necesidad de supervisión constante por enfermería
- Dificultad para interpretar contextos sociales y culturales del cuidado
Aplicaciones de la inteligencia artificial en la práctica de enfermería
La IA ofrece múltiples aplicaciones en la práctica de enfermería, todas ellas orientadas a mejorar la eficiencia, la seguridad y la personalización del cuidado. Entre las tareas más relevantes que IA realiza para apoyar la práctica de enfermería se encuentran:
Monitoreo inteligente
Ahasanara Akter (s. f.). Medical technology in clinic or hospital Treatment and use of computer [ilustración]. Tomada de https://www.vecteezy.com/photo/24352209-medical-technology-in-clinic-or-hospital-treatment-and-use-of-computer-technologies-in-medicine-generate-ai
Topol (2019) afirma que son los dispositivos y sistemas que analizan en tiempo real parámetros fisiológicos como frecuencia cardiaca, saturación de oxígeno, presión arterial y con ello, detectan patrones de riesgo como taquicardias o hipoglucemias, generando alertas para intervenciones tempranas.
Soporte en la toma de decisiones clínicas
Titiwoot Weerawong. (s. f.). Medicine doctor or pharmacist use tablet or mobile phone [ilustración]. Tomada de https://www.vecteezy.com/photo/12497908-medicine-doctor-or-pharmacist-use-tablet-or-mobile-phone-health-care-and-medical-or-health-insurance-concept
McGonigle & Mastrian (2022) menciona que son plataformas que procesan información de la historia clínica y sugieren intervenciones basadas en guías y protocolos actualizados, contribuyendo a un cuidado estandarizado y seguro.
Gestión de recursos y flujo de trabajo
Freepik. (s. f.). Médico trabajando en computadora [ilustración]. Tomada de https://www.freepik.es/foto-gratis/banner-medico-medico-que-trabaja-computadora-portatil_30555907.htm#fromView=search&page=1&position=33&uuid=ccf9ae70-f67e-40a6-acf5-4644583c81d3&query=administraci%C3%B3n+de+recursos+m%C3%A9dicos+y+tecnologia
De acuerdo con WHO (2021) existen programas que optimizan la asignación de personal y materiales, reduciendo tiempos de espera y equilibrando las cargas laborales, lo que repercute positivamente en la calidad de la atención que el personal de enfermería brinda a sus pacientes.
Un ejemplo concreto de estas aplicaciones en la práctica clínica es el uso de modelos predictivos para evaluar el riesgo de úlceras por presión. Al integrar datos de movilidad, estado nutricional y condiciones médicas, la IA puede priorizar pacientes que requieren intervenciones preventivas inmediatas, optimizando la asignación de tiempo y recursos de enfermería.
La IA en el ámbito educativo de enfermería
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Davenport & Kalakota (2019) enfatizan que, en el ámbito educativo en enfermería, la IA también se ha incorporado para ofrecer tutoría virtual personalizada a estudiantes de enfermería. Chatbots y asistentes inteligentes responden preguntas, recomiendan recursos y guían el aprendizaje, adaptándose al ritmo y necesidades de los estudiantes.
Actividad. Aplicación de IA en enfermería
Ahora que has explorado con mayor profundidad el uso de la inteligencia artificial en enfermería y los diferentes beneficios que aporta para los cuidados que brinda a sus pacientes, es momento de poner en práctica tus conocimientos sobre cómo puede contribuir no solo en las intervenciones tempranas y la atención personalizada sino también en el ámbito educativo de la enfermería.
Consideraciones éticas y de seguridad en el uso de la IA
El uso de IA en enfermería plantea importantes retos éticos y de seguridad que deben abordarse de forma sistemática. Entre ellos se encuentran:
Confidencialidad y privacidad de los datos
De acuerdo con WHO (2021), la IA utiliza grandes volúmenes de información clínica, lo que exige cumplir con normativas como la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de Particulares en México o el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa.
Transparencia
En el funcionamiento de los algoritmos la transparencia es importante. Russell & Norvig (2021) establecen que los profesionales deben conocer cómo se entrenan los modelos, con qué datos y cuáles son sus limitaciones con el fin de evitar interpretaciones erróneas.
Responsabilidad profesional
Topol (2019) afirma que la IA es una herramienta de apoyo, pero la decisión final sobre la atención recae siempre en el personal de salud. La supervisión humana es irrenunciable para garantizar un cuidado seguro y personalizado.
Equidad
Davenport & Kalakota (2019) reconocen que, si los datos con los que se entrena la IA contienen sesgos, estos pueden reproducirse o amplificarse, afectando la calidad del cuidado en ciertos grupos poblacionales.
Para mitigar estos riesgos, las instituciones deben establecer políticas claras sobre el uso de IA, capacitar al personal en competencias digitales y éticas, y fomentar la vigilancia activa de errores y sesgos. Además, el personal de enfermería debe desarrollar la capacidad de cuestionar las recomendaciones generadas por la IA, integrando la información tecnológica con la valoración holística de cada paciente.
Autoevaluación. Inteligencia Artificial en Enfermería
Ahora que has concluido tu estudio, reconoces que la inteligencia artificial en enfermería contribuye a la mejora del cuidado enfermero, mediante análisis de datos, monitoreo, toma de decisiones y educación.
Además, has analizado que requiere el juicio clínico, alfabetización digital y atención a implicaciones éticas y de seguridad. Es momento de poner a prueba los conocimientos que has adquirido referente a la IA en enfermería.
Fuentes de información
Básicas
Bibliografía
- McGonigle, D. & Mastrian, K. (2022). Nursing informatics and the foundation of knowledge (6ª ed.). Jones & Bartlett Learning.
- Russell, S. & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A moderno approach (4ª ed.). Pearson.
- Topol, E. (2019). Deep medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again. Basic Books.
Documentos electrónicos
- Davenport, T. & Kalakota, R. (2019). The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthcare Journal, 6 (2), 94–98. https://doi.org/10.7861/futurehosp.6-2-94
- World Health Organization. (2021). Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. World Health Organization. https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200
Complementarias
- Organización Mundial de la Salud. (2021). Ethics and governance of artificial intelligence for health. OMS.
- Shortliffe, E. & Cimino, J. (Eds.). (2021). Biomedical informatics: Computer applications in health care and biomedicine (5ª ed.). Springer.
Cómo citar
Gallardo, L. (2025). Inteligencia Artificial en Enfermería. Unidades de Apoyo para el Aprendizaje. CUAED/Facultad de Enfermería y Obstetricia-UNAM. (Vínculo)