Hassan Mahmoudi1 , 2 , * Mohammad Hesam Moradi1
Argentina con el compromiso de la Asociación de trabajadores de sanidad, las escuelas de ciencias de la salud, están haciendo una transformación en la formación de la enfermería, reconvirtiendo y formando una fuerza laboral, que ingresa al mercado formal, pero exige de los gestores y gerentes un compromiso sinérgico, para mejorar las condiciones de trabajo, porque unos cuidadores mejor formados llevará a resultados más positivos, poder sostener un nivel de cuidado de los pacientes excelente. Estamos por el buen camino, con las fuerzas de los actores sociales como socio estratégicos para dotar a la fuerza laboral de las competencias para el nuevo cuidado, por ello incorporo la revisión de que sumaría la inteligencia artificial a nuestros niveles actuales. Les ofrezco este excelente artículo.
1. INTRODUCCIÓN
La integración de la tecnología de IA ha demostrado su potencial para mejorar la atención de enfermería al reducir los errores de diagnóstico, mejorar los tiempos de respuesta a emergencias, mejorar la calidad de la atención al paciente y el apoyo psicológico, y permitir la atención remota para pacientes mayores a través de tecnología inteligente. Los sistemas de monitorización inteligentes recogen datos lógicos de los pacientes que utilizan sensores y dispositivos portátiles, lo que ayuda a las enfermeras a brindar una mejor atención al paciente.
La IA puede facilitar la comunicación entre enfermeras y pacientes, especialmente en situaciones en las que existen barreras lingüísticas. Las enfermeras se benefician del ciclo de sueño del paciente para brindar una mejor atención y satisfacer las necesidades de sus pacientes de manera más efectiva [1, 2]. El paciente es monitoreado continuamente por un dispositivo de monitoreo basado en IA para detectar cualquier defecto o emergencia médica. Al analizar los datos de los pacientes en anestesia y UCI, la IA puede detectar patrones de cambios tempranos en los indicadores vitales de los pacientes y proporcionar advertencias a las enfermeras. Establecer un vínculo sólido e íntimo entre las enfermeras, el personal de tratamiento y los pacientes genera una mayor sensación de seguridad y tranquilidad dentro de los pacientes, lo que acelera su recuperación y curación. Las recomendaciones de AI para tomar medidas oportunas pueden, sin duda, mejorar los resultados del tratamiento de los pacientes. En esta investigación, exploramos la influencia de la IA en el campo de la enfermería, dilucidando su contribución a la mejora del estándar de la atención sanitaria. La IA, una tecnología de vanguardia y destacada en los últimos tiempos, ha afectado profundamente a diversas industrias y dominios científicos. La enfermería, al ser un sector indispensable dentro de las ciencias médicas, también ha cosechado las ventajas de estos avances y ha experimentado transformaciones sustanciales debido a la IA. En las últimas décadas, los campos de la informática y la medicina han reconocido la IA como una tecnología avanzada con el potencial de mejorar la atención sanitaria y agilizar los procesos de enfermería. La colaboración entre la IA y las prácticas de enfermería ha demostrado ser significativamente más eficaz. Esta investigación tiene como objetivo analizar el impacto beneficioso de la IA en la precisión del diagnóstico de enfermedades, las capacidades de predicción y la mitigación de problemas relacionados con la atención médica. Además, evalúa los resultados derivados de diversos estudios e investigaciones [3, 4].
1.1. ¿Qué es la IA?
IA significa inteligencia informática. Esta tecnología emplea técnicas y algoritmos que permiten a las computadoras realizar tareas que normalmente requieren inteligencia y comprensión humanas. Estas tareas abarcan la toma de decisiones, el aprendizaje, el reconocimiento de patrones y la resolución de problemas intrincados. Los datos y los diversos algoritmos son clave para mejorar las capacidades de la IA (Tabla 1) [4].
2. HISTORIA
El concepto de IA fue introducido inicialmente por John McCarthy en las décadas de 1950 y 1960. Concibió la idea de desarrollar una máquina capaz de emular el pensamiento humano. Durante esta época, otros investigadores notables, como Alan Turing y John Maxwell, propusieron algoritmos significativos en el ámbito de la IA. Posteriormente, en la década de 1970, hubo un declive y una disminución del interés por esta tecnología, que se atribuyó a diferentes factores. Sin embargo, en la actualidad, la IA se ha convertido en uno de los principales dominios de la investigación, la tecnología y la industria. Ha permeado diversos campos, como la medicina, los coches inteligentes y muchos otros [11, 12].
3. LA IA EN ENFERMERÍA
La IA en enfermería tiene el potencial de mejorar los procesos de tratamiento, diagnóstico y atención mediante el uso de soluciones basadas en datos y algoritmos especializados. En la Tabla 2 se enumeran algunos de los conceptos, métodos y algoritmos tecnológicos empleados en esta área:Tabla 1.
Términos relacionados con la IA.
| Llegar a un acuerdo con la IA | |
|---|---|
| Reconocimiento de patrones sintácticos [5] | Proporciona un mecanismo de análisis para el problema del reconocimiento de patrones, que contiene un contenido sintáctico significativo. |
| Procesamiento del lenguaje natural [6] | Un campo de aprendizaje automático en el que una computadora podría comprender, analizar y manipular datos para posiblemente generar lenguaje. |
| Motor de búsqueda [7] | Permite una búsqueda de información en internet utilizando palabras clave. |
| Visión artificial [8] | Un campo de estudio para desarrollar técnicas para que las computadoras visualicen y comprendan contenido digital, como imágenes, fotos y videos. |
| Percepción de la máquina [9] | Un concepto en el que las computadoras tienen la capacidad de sentir y actuar sobre sus percepciones. |
| Almacén de datos [7] | Una tecnología en la que las bases de datos se agregan de múltiples fuentes para la elaboración de informes y el análisis. |
| Lago de datos [10] | Un repositorio de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos sin procesar en su formato nativo hasta que se necesitan |
| Patrimonio de datos [7] | Acumulación de todos los datos de la organización. |
Tabla 2.
Conceptos, métodos y algoritmos utilizados en IA.
| Tecnología/Método/Algoritmo | Descripción |
|---|---|
| Aprendizaje profundo [13] | Las redes neuronales profundas mejoran el diagnóstico de enfermedades, el análisis de imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, y la predicción de los resultados del tratamiento. |
| Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) [14] | Los sistemas de PNL extraen y analizan información de los registros de los pacientes, los informes médicos y otras fuentes para ayudar a las enfermeras en la toma de decisiones. |
| Aprendizaje por refuerzo [15] | Los modelos de aprendizaje por refuerzo pueden aprender estrategias óptimas para la detección y el tratamiento de enfermedades, guiando a las enfermeras en la toma de decisiones complejas y rápidas. |
| Procesamiento de imágenes médicas [16] | Los algoritmos y técnicas como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes híbridas se utilizan para el diagnóstico rápido de imágenes médicas. |
| Análisis de datos hospitalarios [17] | La minería de datos y la analítica basada en el aprendizaje automático identifican nuevos patrones en los datos hospitalarios, mejorando la calidad de la atención sanitaria y optimizando los procesos hospitalarios. |
| Monitorización de pacientes [18] | Los sistemas de monitorización inteligentes recopilan datos fisiológicos de los pacientes mediante sensores y dispositivos portátiles, lo que ayuda a las enfermeras a mejorar la atención al paciente. |
| Sistemas predictivos [19] | Utilizando los datos de los pacientes, el historial médico y otros factores, los sistemas predictivos pronostican el riesgo de nuevas enfermedades o la exacerbación de las existentes, ayudando a las enfermeras en la planificación de la atención. |
| Sistemas de apoyo a la toma de decisiones [20] | Estos sistemas ayudan a las enfermeras en la toma de decisiones avanzadas y más efectivas mediante el análisis de datos e información clínica. |
4. DIAGNÓSTICO Y DIAGNÓSTICO PRECOZ DE ENFERMEDADES
Sin duda, con el tiempo, la erosión del trabajo entre enfermeras y médicos debido a los largos turnos y otros factores reduce la posibilidad de error humano en el diagnóstico de enfermedades, y esto puede conducir a una disminución en la precisión del diagnóstico de enfermedades. Sin embargo, la IA posee rasgos como la precisión, la eficacia y la tasa de error mínima, que se atribuyen a sus capacidades de aprendizaje automático y a sus conocimientos previos. El diagnóstico precoz de la enfermedad inicia el proceso de tratamiento más rápido y tan pronto como se realiza el diagnóstico, el proceso de recuperación y atención se puede hacer mejor [12, 21].
4.1. Investigación y predicción de tendencias clínicas
El análisis y la predicción de patrones clínicos es otra parte de la eficacia de la IA. Al examinar los datos del paciente, la IA puede pronosticar los problemas de salud y las complicaciones derivadas de la enfermedad. Esta conciencia y predicción basada en las circunstancias del individuo puede ser de gran ayuda en el curso de la atención del paciente. Por ejemplo, puede dar una idea de la probabilidad de infección durante la estancia hospitalaria, las complicaciones causadas por la administración de medicamentos, la respuesta del individuo a los protocolos de tratamiento e incluso predecir el proceso de recuperación [22].
4.2. Gestión y optimización de recursos en salud
Con el sistema de categorización y gestión de medidas médicas y de enfermería, podemos organizar y gestionar cuidadosamente los expedientes, lo que reduce la necesidad de papeleo. Además, la IA cuidadosamente, con la categorización adecuada y la confianza en el registro de la información, lo cual es importante, es totalmente posible poner un sistema especial para cada paciente en la cama. Además, la IA clasifica cuidadosamente la información y garantiza que la información importante se pueda registrar colocando un sistema de IA junto a la cama del paciente [22].
4.3. Facilitar la comunicación entre enfermeras y pacientes
La IA puede facilitar el intercambio de información entre los proveedores de atención médica y sus pacientes, especialmente en situaciones en las que existen barreras lingüísticas [23].
4.4. Beneficios de integrar la IA en la enfermería
4.4.1. Mayor precisión en el diagnóstico de enfermedades
La IA puede ayudar a los médicos en el análisis de imágenes médicas como radiografías, imágenes por resonancia magnética (IRM) y tomografías computarizadas (TC), mejorando así la precisión en el diagnóstico de enfermedades. La IA puede ser una herramienta útil para minimizar los errores médicos debido a su excepcional precisión y ausencia de influencias de la erosión emocional o laboral. Además, tras el diagnóstico, la IA puede proporcionar recomendaciones adecuadas en función del tipo de enfermedad y del estado del paciente [22].
4.4.2. Reducción de la fatiga y el agotamiento laboral
Los bots de IA tienen la capacidad de facilitar el transporte de pacientes, entregar artículos junto a la cama, ayudar con los servicios de bienestar y ejecutar las órdenes del médico. Minimizar el tiempo de movilidad de la enfermera durante el traslado le permite concentrarse en abordar varios asuntos al lado de la cama. El énfasis principal se encuentra en el cuidado de la enfermera a pie de cama [24].
4.4.3. Optimización de recursos y reducción de residuos
La IA puede ser un mejor programa para asignar enfermeras, reducir el consumo de papel y olvidarse de escribir materiales, la gestión de citas y la programación para que se reduzca el tiempo de espera de los pacientes y conduzca a una mejora de la calidad de las enfermeras y de la educación sanitaria y la gestión de residuos [25].
4.4.4. Seguimiento y ajuste del plan de comidas
La IA puede proporcionar sugerencias relacionadas con la nutrición basadas en las necesidades fisiológicas del paciente. Sin lugar a dudas, los pacientes con hipertensión arterial necesitan alimentos bajos en sodio. Los pacientes diabéticos bajos en azúcar y otros pacientes también necesitan una dieta especial para reducir las complicaciones [26].
4.4.5. Mejora de la calidad de la asistencia sanitaria
Mediante el uso de datos y técnicas de muestreo preliminares, como la biopsia, la IA es capaz de facilitar la detección precoz y el tratamiento de los pacientes. Además, permite proporcionar métodos de tratamiento eficaces. Al analizar los datos recopilados de pacientes individuales, la IA puede adaptar programas y atención personalizados para cada persona, lo que da como resultado un enfoque centrado en la persona. Además, el sistema de IA puede predecir el tratamiento y el comportamiento futuros del paciente mediante el uso de algoritmos predictivos. Esta información se utiliza para proporcionar recomendaciones a las enfermeras, lo que ayuda a mejorar los procesos de atención. Por último, al aprovechar el análisis de datos, la IA puede mejorar continuamente los procesos asistenciales, contribuyendo así a la mejora general de la atención al paciente [27].
4.4.6. Ayudar a las enfermeras a prevenir determinadas enfermedades
Al utilizar la tecnología AI y AI-Bot, la información del paciente se clasifica al ingresar al hospital y se comunica al personal con respecto a sus enfermedades específicas, incluido el virus de inmunodeficiencia humana (VIH), la hepatitis C y B y el virus del papiloma humano (VPH), etc. Al realizar un seguimiento del proceso de tratamiento de estos pacientes, el AI-Bot reduce eficazmente el riesgo de lesiones por pinchazos de aguja para las enfermeras y minimiza la probabilidad de que se produzcan más enfermedades [21].
4.4.7. Diagnóstico de arritmias
El software Deep Rhythm AI (DRAI) se utiliza para detectar arritmias y analizar automáticamente cardiogramas (ECG). DRAI es un algoritmo de IA basado en la nube que analiza todos los latidos del corazón en la señal de ECG procesada y, en función de eso, los clasifica como correctos o arrítmicos. La función Fibrilación auricular (FA) del Apple Watch analiza los datos de frecuencia cardíaca del Apple Watch para identificar ritmos cardíacos irregulares que sugieren fibrilación auricular y proporciona una estimación del tiempo que se pasa en fibrilación auricular . La aplicación Apple Irregular Rhythm Notification Feature (IRNF), que se especializa en la función de notificación de ritmo irregular, es una aplicación médica que analiza los datos de frecuencia cardíaca del Apple Watch y notifica al usuario si hay FA presente. Este sistema ayuda a controlar la atención al paciente durante la atención posterior al alta, y las noticias recientes han informado que las personas se han salvado de esta manera [28-31].
4.4.8. Administración de medicamentos
Tales acciones, basadas en la orden del médico, no estarán exentas de errores, especialmente en países en desarrollo o no desarrollados, debido al alto número de pacientes en relación con el personal de tratamiento, que es incontrolable. Sin embargo, la integración de un sistema de IA puede validar la dosificación de medicamentos, particularmente en casos de dolencias especializadas y atención pediátrica, identificar posibles efectos secundarios y evaluar las interacciones farmacológicas, garantizando así la administración de dosis precisas de medicamentos a los pacientes [22].
4.4.9. Análisis de la monitorización del sueño
La puntuación automática de las etapas del sueño basada en redes neuronales profundas se ha convertido en un objetivo para los investigadores y médicos del sueño. Al ser un método fiable capaz de clasificar objetivamente las etapas del sueño, ahorraría recursos humanos y simplificaría las rutinas clínicas. En nuestra afirmación, las técnicas modernas de aprendizaje automático no son solo una herramienta para realizar una clasificación automática de las etapas del sueño, sino que también son un enfoque creativo para encontrar propiedades ocultas de la fisiología del sueño. Además, analizamos la actividad cortical durante el sueño determinando las probabilidades de etapas momentáneas del sueño, representadas como gráficos de hipnodensidad, y luego calculando las correlaciones cruzadas vectoriales de diferentes canales de EEG del electroencefalograma. Podemos demostrar que esta medida sirve para estimar la duración de los ciclos de sueño y, por lo tanto, puede ayudar a encontrar alteraciones debidas a condiciones patológicas. El ciclo de sueño del paciente es un aspecto crucial de la enfermería. El ciclo de sueño del paciente es generalmente beneficioso para que las enfermeras brinden una mejor atención y satisfagan las necesidades de sus pacientes de manera más efectiva [31, 32].
4.4.10. Control y seguimiento de los pacientes
El paciente es monitoreado continuamente por un dispositivo de monitoreo basado en IA para detectar cualquier defecto o emergencia médica. Si hay algún problema, se notifica a las enfermeras y ellas lo investigan y lo solucionan. Cuando hay escasez de personal en los departamentos especializados, es posible que las enfermeras no puedan monitorear a los pacientes simultáneamente, pero el sistema de IA puede abordar esta limitación alertando a la enfermera [27].
4.4.11. Asistencia a la docencia y a la docencia en hospitales universitarios para estudiantes de enfermería
Los programas basados en IA tienen el potencial de ayudar a diversos estudiantes, en particular a los del campo de la enfermería, a examinar información médica compleja, reconocer patrones relacionados con la salud y tomar decisiones informadas. Mejora la salud tanto del paciente como del sistema sanitario [33].
4.4.12. Monitorización continua de la glucosa (especialmente en mujeres embarazadas con diabetes tipo 1)
Durante el proceso de lactancia, garantizar el cuidado tanto de la madre como del feto es importante para un parto seguro. Los cambios fisiológicos y psicológicos deben ser monitoreados para detectar riesgos potenciales. La enfermera evalúa estos cambios mediante la obtención de una historia materna detallada y la realización de controles prenatales regulares. La diabetes tipo 1 aumenta el riesgo de resultados adversos del embarazo, incluidas tasas más altas de preeclampsia y cesárea en las madres, y de anomalías congénitas, parto prematuro, mortalidad perinatal, grandes para la edad gestacional e ingreso en cuidados intensivos neonatales en bebés. La evidencia de que el control glucémico óptimo temprano durante el primer trimestre se asocia con mejores resultados, menos anomalías congénitas y mortalidad perinatal está bien establecida. Del mismo modo, la menor exposición a la hiperglucemia materna durante el segundo y tercer trimestre se asocia con una reducción de la preeclampsia, el parto prematuro, el aumento de la edad gestacional y los ingresos en cuidados intensivos neonatales. Como resultado, la madre y el feto pueden ser atendidos mediante un monitoreo continuo. El sistema WellDoc BlueStar captura y transmite de forma segura los datos de glucosa en sangre para ayudar a los pacientes y a sus proveedores de atención médica a controlar la diabetes. También proporciona mensajes de coaching motivacional y educativo basados en los valores y tendencias de la glucosa en sangre para promover la adherencia a la medicación. El sistema d-Nav es un producto basado en software, solo con receta, diseñado para proporcionar la siguiente recomendación de dosis de insulina como ayuda para el manejo personal de la insulina. Idx-DR se utiliza con Topcon NW400 para detectar automáticamente la retinopatía diabética (más que leve) en los ojos de adultos con diabetes que no han sido diagnosticados previamente con retinopatía diabética [31, 34-38].
4.4.13. Cicatrización de heridas
El sistema de imágenes de heridas Spectral MD Deep View proporciona imágenes del flujo sanguíneo en la microcirculación y proporciona una evaluación de la perfusión de la piel sana y lesionada (p. ej., colgajos cutáneos, heridas crónicas, úlceras por decúbito, úlceras diabéticas y quemaduras). La inteligencia artificial puede desempeñar un papel importante en el cuidado de heridas en enfermería. El MIMOSA Imager se utiliza en el entorno de la atención ambulatoria para estimar la distribución espacial del porcentaje de saturación de oxígeno en el tejido durante el examen de pacientes con sospecha de compromiso circulatorio. Entre sus aplicaciones se encuentran la predicción de riesgos de heridas, el monitoreo continuo de los pacientes para identificar cambios en las heridas y la orientación para el desarrollo de programas de atención adecuados. Esta tecnología tiene el potencial de mejorar la calidad de la atención médica y reducir los costos [1, 28, 31].
4.4.14. Desarrollo de programas de rehabilitación
Los sistemas de IA tienen el potencial de ayudar en el desarrollo y la evaluación de programas de rehabilitación para pacientes que siguen procedimientos o terapias médicas específicas. Es evidente que este algoritmo preciso tiene la capacidad de desarrollar un programa de rehabilitación más preciso, mejorando así la efectividad del proceso de tratamiento [25].
4.4.15. Análisis de orina
La prueba de riñón Minuteful es un kit y una aplicación para teléfonos inteligentes que mide y muestra la albúmina y la creatinina en la orina, junto con la relación albúmina-creatinina. El ACR | El sistema de prueba de análisis de orina LAB es un kit (que incluye una pizarra a color y tiras de reactivos) junto con una aplicación para teléfonos inteligentes que mide la albúmina y la creatinina en la orina y muestra los resultados, junto con la relación albúmina-creatinina. El sistema de prueba de análisis de orina DIP/U.S. es un kit (que incluye una pizarra a color y tiras de reactivos) junto con una aplicación para teléfonos inteligentes que mide los parámetros de la orina, incluidos el pH, la glucosa, la proteína, la gravedad específica, la sangre y el nitrato, y proporciona estos resultados directamente al médico para ayudar en el diagnóstico y el seguimiento de la enfermedad renal. Al estar al tanto del análisis de orina del paciente, las enfermeras pueden verificar el estado de salud del paciente y proporcionar el tratamiento adecuado. El análisis puede proporcionar información útil, incluidos los niveles de sales, azúcar en la sangre, proteínas y otros elementos en la orina que pueden indicar diversas enfermedades. De acuerdo con los resultados del análisis, las enfermeras pueden determinar si el paciente necesita un tratamiento especial, si su estado general es estable, si necesita cambios en el tratamiento o si se trata de enfermedades renales, diabetes, etc. se están desarrollando. Esta información puede ayudar a las enfermeras a tratar y mantener mejor al paciente y evitar que la enfermedad empeore [2, 31, 39, 40].
4.4.16. Mantener la seguridad del paciente
Las personas mayores se enfrentan a muchos desafíos, uno de ellos es el riesgo de caídas. Un sistema de IA es capaz de monitorizar y detectar caídas de forma eficaz, lo que le permite predecir posibles accidentes. Además, este sistema proporciona valiosas recomendaciones a las enfermeras sobre las precauciones necesarias a tomar. Por último, instruye a los pacientes sobre cómo reducir los riesgos y manejar estas situaciones con el máximo cuidado [41].
4.4.17. Apnea del sueño
Con la función de apnea del sueño, Samsung está dando el siguiente paso en su compromiso continuo de proporcionar a los usuarios las mejores herramientas de sueño posibles para mejorar sus hábitos de salud del sueño. La nueva función detectará signos de apnea obstructiva del sueño (AOS) de moderada a grave en adultos mayores de 22 años, lo que permitirá a las personas buscar atención médica. La función, una aplicación médica móvil solo de software, utiliza sensores incorporados en el reloj inteligente para monitorear el sueño del usuario en busca de interrupciones respiratorias significativas asociadas con la AOS. Los usuarios pueden realizar un seguimiento de su sueño dos veces durante más de cuatro horas dentro de un período de 10 días para utilizar la función. Según Samsung, la función no pretende reemplazar el diagnóstico y el tratamiento por parte de un médico, ni está destinada a ayudar a los médicos a diagnosticar trastornos del sueño. Tampoco está destinado a aquellos que han sido diagnosticados previamente con AOS. La detección de ronquidos es un software de IA que diagnostica la apnea obstructiva del sueño [31, 42].
4.4.18. Identificación de las convulsiones
El Embrace es un dispositivo que proporciona un complemento para el monitoreo de convulsiones en el hogar o en instalaciones de atención médica. El dispositivo detecta la actividad electrodérmica y los datos de movimiento y detecta patrones potencialmente asociados con convulsiones tónico-clónicas generalizadas. Cuando se identifica un evento convulsivo, un dispositivo inalámbrico emparejado iniciará una alerta a un cuidador designado. Los datos se almacenan para su posterior revisión por parte del clínico [31, 43].
4.4.19. Estimación de la pérdida de sangre
El sistema Triton es una aplicación de software utilizada en un iPad de Apple que captura imágenes de esponjas quirúrgicas usadas para estimar la pérdida de sangre y ayudar al personal del quirófano a manejar las esponjas quirúrgicas después del uso quirúrgico. Las enfermeras pueden proporcionar la mejor atención posible a sus pacientes mediante el uso de inteligencia artificial para estimar la cantidad de sangre perdida en el quirófano. Las enfermeras pueden reaccionar con mayor precisión y rapidez cuando la pérdida de sangre requiere una intervención inmediata con esta información. El nivel de seguridad en quirófano (quirófano) y postoperatorio (después de la operación) se incrementa debido a la reducción de la probabilidad de problemas graves para los pacientes [31,44, 45].
4.4.20. Prevención de complicaciones
A través de un análisis meticuloso del historial del paciente y los datos médicos, la IA es capaz de identificar factores que pueden ayudar a identificar posibles complicaciones o problemas. A través de este proceso, el uso de la IA puede prevenir eficazmente la aparición de complicaciones no deseadas, mejorando así la calidad general de la atención sanitaria prestada [22].
4.4.21. Alarma temprana de deterioro del estado del paciente
La IA, mediante el análisis de los datos de los pacientes en anestesia y UCI, puede detectar patrones de cambios tempranos en los indicadores vitales de los pacientes y proporcionar advertencias a las enfermeras. Esta información precisa y temprana permitirá a las enfermeras comenzar el tratamiento o los procedimientos de emergencia más rápidamente, prevenir problemas más graves y ayudar a mejorar el progreso del paciente. Además, es posible desarrollar algoritmos predictivos y un manejo adecuado de la enfermedad que ayuden a mejorar la atención general y reducir las tasas de mortalidad [46, 47].
4.4.22. Diagnóstico de enfermedades psiquiátricas
La aplicación de IA para el diagnóstico de enfermedades psiquiátricas recibió la evaluación menos positiva entre los diferentes factores. La baja calificación del potencial de la IA para las enfermedades psiquiátricas es notable, ya que existen varias aplicaciones de la IA para este campo médico, como se describe en publicaciones recientes para el aprendizaje automático. A pesar de los resultados algo negativos, todavía hay esperanza de que la Inteligencia Artificial se utilice para diagnosticar enfermedades psiquiátricas y ayudar a las enfermeras en el cuidado de estos pacientes. La IA puede desempeñar un papel en la mejora de los procesos de toma de decisiones de médicos y enfermeras. Además, para el análisis de datos extranjeros, tiene el potencial de crear nuevos patrones en el acceso a la información médica [47-49].
4.4.23. Robots en la atención al paciente
La aplicación de la IA en enfermería mediante el uso de robots es un aspecto atractivo. Estos robots pueden realizar tareas como la distribución de medicamentos, la realización de pruebas básicas e incluso proporcionar información adicional a los pacientes [50].
5. CONSIDERACIONES ÉTICAS Y OBSTÁCULOS (IMPUGNACIÓN)
5.1. Privacidad y seguridad de los datos
La implementación de la IA en el campo de la enfermería tiene el potencial de plantear preocupaciones con respecto a la privacidad del paciente. En consecuencia, es esencial establecer protocolos y directrices adecuados para el manejo y la protección eficaces de la información confidencial [33].
5.2. La comunicación interpersonal en la atención sanitaria
La comunicación humana juega un papel crucial en el cuidado de la salud. Este tipo de relación afecta directamente a la calidad y eficacia de la atención prestada. El establecimiento de un vínculo sólido e íntimo entre las enfermeras, el personal de tratamiento y los pacientes genera una mayor sensación de seguridad y tranquilidad dentro de los pacientes, lo que acelera su recuperación y mejora. Además, este tipo de comunicación puede ser una fuente de motivación y optimismo para los pacientes, lo que resulta en un profundo sentido de importancia y atención [51].
5.3. Abordar el sesgo en los algoritmos de IA
No se puede subestimar la importancia de equilibrar la IA con la experiencia humana en el campo de la enfermería. Aunque la IA es, sin duda, útil para que las enfermeras brinden una mejor atención, es crucial reconocer que las decisiones finales aún requieren conocimiento y experiencia humanos. Además, es crucial abordar los posibles sesgos relacionados con el género, la etnia, el color, etc., que pueden estar presentes en el plan de atención, ya que esto representa un obstáculo formidable para la IA en el ámbito de la enfermería [25].
5.4. Dependencia excesiva de la tecnología
Las habilidades humanas de las enfermeras pueden verse afectadas como resultado de una dependencia excesiva de la IA. La resolución de este asunto requiere el establecimiento de un equilibrio adecuado entre la utilización de la IA y la aplicación de las habilidades humanas [52].
5.5. Garantizar la confianza en los resultados producidos por los sistemas de IA
Aunque la IA funciona en base a algoritmos, los resultados no pueden volver a ser del 100% porque sigue existiendo la posibilidad de error, aunque sea en pequeña cantidad. Por lo tanto, la necesidad de utilizar esta tecnología está detrás del marco humano y no se puede utilizar de forma directa e independiente. En consecuencia, la utilización de esta tecnología requiere la presencia y orientación de personal humano, ya que no se puede utilizar de forma independiente.
5.6. Deontología profesional
La compasión humana es un componente vital de este discurso. La implementación de la IA tiene la capacidad de tomar acciones arbitrarias que podrían resultar en la muerte de un paciente, solo para ahorrar dinero y otros factores. La empatía y el altruismo innatos de las enfermeras se contradicen con tales acciones. En otras palabras, frente a decisiones complejas relacionadas con el tratamiento de los pacientes, se debe seguir manteniendo la humanidad, la piedad y la ética profesional. Por lo tanto, las decisiones delicadas aún requieren evaluación humana [51]. En la Tabla 3 se resumen las consideraciones éticas y los obstáculos de la implementación de la IA en enfermería.Tabla 3.
Resume las consideraciones éticas y los obstáculos de la implementación de la IA en enfermería.
| Desafíoq | Resumenq |
|---|---|
| Privacidad y seguridad de los datos | La implementación de la IA en la enfermería plantea preocupaciones sobre la privacidad del paciente. Se deben establecer protocolos y pautas para manejar y proteger la información confidencial de manera efectiva. |
| La comunicación interpersonal en el ámbito sanitario | La comunicación humana es crucial en la atención médica, ya que afecta la calidad de la atención. Establecer vínculos sólidos entre las enfermeras, el personal y los pacientes acelera la recuperación. La comunicación también motiva a los pacientes. |
| Abordar el sesgo en los algoritmos de IA | Equilibrar la IA y la experiencia humana es esencial. Las decisiones finales requieren la participación humana para abordar los sesgos en los planes de atención, como los sesgos de género o etnia. |
| Dependencia excesiva de la tecnología | La dependencia excesiva de la IA puede comprometer las habilidades humanas de las enfermeras. Es vital lograr un equilibrio entre la utilización de la IA y la aplicación de las habilidades humanas. |
| Garantizar la confianza en los resultados de la IA | A pesar de la naturaleza algorítmica de la IA, los resultados pueden no ser 100% precisos. La orientación humana es necesaria para interpretar y validar con precisión los resultados producidos por la IA. |
| Ética profesional | La implementación de la IA puede chocar con la ética profesional, ya que las acciones arbitrarias podrían perjudicar a los pacientes. La compasión humana y las consideraciones éticas deben guiar las decisiones complejas en el tratamiento del paciente. |
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6. EL FUTURO DE LA IA EN ENFERMERÍA
El futuro de la IA en enfermería es prometedor porque sigue evolucionando y avanzando, al igual que ocurre con otros dominios. El futuro de esta tecnología en enfermería parece brillante debido al avance de la robótica y la capacidad de mejorar los planes de atención con datos individuales.
6.1. Desarrollo y avances futuros en tecnologías relacionadas con la IA
El avance de la tecnología es un proceso continuo al que nos enfrentamos día a día. Proporcionar algoritmos y análisis de IA está mejorando día a día y, sin duda, ayudará al sector de los servicios de atención y el tratamiento médico en un futuro (cercano) no muy lejano. Recuerde que también requerimos un grupo de enfermería para este desarrollo. Para desarrollar eficazmente un sistema de IA que ayude al personal médico, la presencia de personal experimentado es indispensable para organizar y gestionar este sistema [22].
6.2. Mayor impacto en la mejora de la asistencia sanitaria
La IA ha tenido un impacto positivo en la mejora de la atención sanitaria al optimizar el proceso de tratamiento, reducir el desempleo, la atención robótica, la educación continua, etc., con la ayuda de la comunidad terapéutica, especialmente de las enfermeras, que tienen más probabilidades de estar al lado de la cama del paciente. El impacto positivo y significativo que la IA tiene en la atención médica se debe en gran medida a la participación de la comunidad médica, que incluye a las enfermeras que atienden a los pacientes junto a su cama [53].
6.3. Desarrollo de nuevas competencias y formación para las enfermeras
La IA es un sistema que siempre está actualizado y puede impartir (enseñar) los últimos métodos de atención a cualquier persona en todo el mundo El sistema educativo global integrado en este sector requiere la formación más actualizada, y esta formación aumentará las habilidades de las enfermeras [33].
6.4. Reducción de la carga de trabajo
El futuro de la tecnología de IA implicará la atención robótica que está profundamente entrelazada con la IA. Mediante el uso de un sistema de inteligencia artificial, Chat-Bot tiene el potencial de aliviar la carga de trabajo de las enfermeras, permitiéndoles asignar tiempo adicional a la comunicación con el paciente y a la prestación de una atención mejorada [25].
7. PACIENTES VIRTUALES
Mediante el uso de un sistema de IA, es posible simular diferentes pacientes durante el proceso de tratamiento, lo que permite el manejo de diversas enfermedades, procedimientos de tratamiento hospitalario y discusiones educativas sobre diferentes pacientes para estudiantes de enfermería. Por lo tanto, el departamento de salud agregará personal experimentado y experto en el futuro. A través de este enfoque, los estudiantes pueden perfeccionar sus habilidades clínicas en un entorno seguro y regulado sin incurrir en gastos de mano de obra [54].
7.1. Bot de IA
Estos robots son mucho más precisos en tareas de memoria y recuperación de datos que los humanos. Además, garantizan que los diagnósticos sean más precisos y estables y simplifican la provisión de todos los requisitos necesarios para los pacientes [50].
7.2. Mejorar los resultados del tratamiento de los pacientes
Las recomendaciones de AI para tomar medidas oportunas sin duda mejorarán los resultados del tratamiento de los pacientes. No hay duda de que tomar medidas oportunas cuando sea necesario y urgente tendrá un efecto positivo en el tratamiento, la enfermedad y la supervivencia del paciente [53].
7.3. El estado actual de la implementación de la IA en la atención médica (ejemplos de la vida real de la implementación de la IA en la atención médica hasta ahora)
7.3.1. IA para el diagnóstico precoz
El uso de la IA ha contribuido significativamente a la detección oportuna de dolencias médicas, como los ataques cardíacos. Se han creado dispositivos portátiles basados en IA para monitorear la salud de una persona y alertarla si registra cosas inusuales o factores de riesgo para la salud. Ejemplos notables de este tipo de dispositivos portátiles son Fitbit, Samsung Watch y Apple Watch, entre otros [41, 55].
7.3.2. Sistema de realidad virtual (RV) para controlar el dolor
La realidad virtual se emplea en el campo de la enfermería para abordar el manejo del dolor. A través de la inmersión de los pacientes en entornos virtuales, la realidad virtual tiene el potencial de desviar su atención del dolor y la incomodidad, disminuyendo así la necesidad de una ingesta excesiva de medicamentos. Al personalizar los entornos virtuales de acuerdo con las preferencias de cada paciente, la IA puede mejorar esta experiencia y reducir el dolor [56, 57].
7.3.3. Sistemas de traducción de idiomas en centros sanitarios
Algunos centros de atención médica utilizan dispositivos de traducción de idiomas que se basan en la IA. La comunicación eficiente entre enfermeras y pacientes con diferentes lenguas maternas es posible gracias a estos dispositivos avanzados [23].
7.3.4. Sistema de detección de caídas
Los sistemas de detección de caídas basados en IA son cruciales en los cuidados de enfermería, especialmente en el caso de los pacientes mayores o vulnerables. Estos sistemas utilizan sensores avanzados y algoritmos de IA para detectar movimientos bruscos o caídas. Las notificaciones se envían al personal de enfermería inmediatamente después de la detección, lo que permite una respuesta y asistencia inmediatas. Actualmente, esta tecnología está integrada en relojes inteligentes seleccionados, que no solo detectan caídas, sino que también activan el sistema SOS y establecen comunicación con los centros médicos [41, 58].Tabla 4.
El futuro de la IA en enfermería y el estado actual de la IA.
| El futuro de la IA en la enfermería | Estado actual de la implementación de la IA en la atención médica |
|---|---|
| Avance de la robótica y los planes de atención individualizados | Diagnóstico precoz mediante dispositivos portátiles basados en IA como Fitbit y Apple Watch |
| Impacto en la salud: optimización de los procesos de tratamiento, reducción de la carga de trabajo, educación continua | Sistemas de realidad virtual para el tratamiento del dolor |
| Desarrollo de competencias y formación de enfermeras | Sistemas de traducción de idiomas para una comunicación eficiente |
| Reducción de la carga de trabajo a través de la tecnología de IA | Sistemas de detección de caídas basados en IA para la seguridad del paciente |
| Uso de pacientes virtuales para la formación de estudiantes de enfermería | Análisis de imágenes médicas impulsado por IA para un diagnóstico preciso |
| Los bots de IA mejoran la recuperación de datos y la atención al paciente | Servicios de telesalud para consultas médicas y seguimientos a distancia |
Expandirse para obtener más informaciónABRIR EN EL VISORTabla 5.
La utilización de la IA en hospitales de todo el mundo.
| Hospital | Ubicación | Aplicación de IA | Puntos clave |
|---|---|---|---|
| Hospital Aria [58] | Teherán | Sistema de detección de caídas | Ser pionero en el uso de la IA para la atención de enfermería garantiza la seguridad del paciente y destaca el compromiso con los servicios sanitarios de vanguardia |
| Salud CHI [61] | Omaha | Predicción de ausencia, detección de sepsis, diagnóstico de accidente cerebrovascular | Utiliza la IA para diversas tareas médicas, incluida la predicción de ausencias y el diagnóstico de enfermedades. |
| Hospitales Universitarios Thomas Jefferson [61] | Filadelfia | Diagnóstico y mejora del tratamiento | Pioneros en la integración de la IA en la atención sanitaria, se centran en mejorar la atención al paciente a través de la tecnología de IA |
| Hospital Charité [62] | Berlín | Diagnóstico de enfermedades y mejora del tratamiento | Reconocido por su experiencia en IA, mejora la precisión del diagnóstico y el tratamiento utilizando tecnologías avanzadas de IA |
| Hospital Johns Hopkins [63] | Baltimore | Investigación médica y diagnóstico de enfermedades | Reconocido mundialmente por la utilización de la IA en la investigación médica, emplea sofisticados algoritmos de IA para el análisis de datos. |
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7.3.5. Análisis de imágenes médicas mediante el uso de IA
Algunos hospitales utilizan la IA para analizar con precisión imágenes médicas, como radiografías y ecografías, lo que garantiza resultados precisos [59].
7.3.6. Telesalud
La telesalud ofrece el potencial de satisfacer las necesidades de las poblaciones desatendidas en regiones remotas. Este método es muy efectivo, especialmente durante la reciente epidemia de coronavirus. Muchos médicos visitan y siguen el proceso de tratamiento de sus pacientes de esta manera. Como resultado, es un método útil para las personas que están lejos y no pueden acceder a los centros o no pueden ir debido a una epidemia [60]. Las tablas 4 y 5 resumen el futuro de la IA en enfermería y el estado actual de la implementación de la IA en la atención sanitaria.
CONCLUSIÓN
La IA ha revolucionado la enfermería al permitir un nuevo nivel de transformación y mejora. El uso eficaz de esta tecnología en constante desarrollo tiene el potencial de lograr una atención médica óptima y de mayor calidad. Los diagnósticos y las predicciones se pueden mejorar significativamente, al tiempo que se puede optimizar la utilización de los recursos y reducir los residuos. La IA es, sin duda, uno de los factores más cruciales para mejorar el nivel de atención médica en todo el mundo. El avance de la tecnología de IA en enfermería es esencial, y la investigación y la inversión en esta área pueden resultar en mejoras significativas en su rendimiento y capacidades. Sin embargo, el establecimiento de normas y directrices es crucial para el uso eficaz de esta tecnología. A pesar de que la IA puede simplificar las interacciones administrativas, mantener relaciones emocionales basadas en conexiones humanas sigue siendo importante, y las enfermeras profesionales son cruciales en este sentido. A pesar de que la IA puede simplificar las interacciones administrativas, sigue siendo necesario mantener las relaciones emocionales que se derivan de las conexiones humanas, y las enfermeras profesionales desempeñan un papel crucial en este sentido.
