La inteligencia artificial en la Enfermería: Herramientas digitales para la monitorización y prevención de riesgos clínicos

Resumen

El objetivo del presente estudio fue analizar y compilar la evidencia científica disponible sobre el uso de herramientas digitales basadas en inteligencia artificial para la monitorización y prevención de riesgos clínicos en la práctica asistencial de enfermería. Para ello, se desarrolló una investigación de carácter documental con alcance descriptivo y enfoque cualitativo, implementando una revisión sistemática de la literatura bajo los lineamientos y principios establecidos por la declaración de reporte estándar PRISMA. La estrategia de búsqueda abarcó bases de datos de alta relevancia científica como PubMed, Scopus, Web of Science, Journal of Advanced Nursing y SciELO, seleccionando finalmente doce artículos originales tras aplicar criterios de elegibilidad temporales e idiomáticos. Los resultados principales demuestran que los modelos algorítmicos predictivos y el procesamiento de grandes volúmenes de datos optimizan el tamizaje temprano de eventos adversos críticos de alta prevalencia, tales como la sepsis, caídas accidentales y lesiones por presión, a través del análisis en tiempo real de registros médicos electrónicos. Basado en los hallazgos del estudio, se concluye que la implementación de estas tecnologías digitales actúa como un soporte cognitivo directo para el personal, reduciendo eficazmente el margen de error evitable y aliviando la fatiga mental por sobrecarga laboral; no obstante, su éxito ético y operativo en los entornos de hospitalización está condicionado a la superación de barreras institucionales como la interoperabilidad y la correcta mitigación del sesgo de automatización.