La llegada de la Inteligencia Artificial (IA) al sector salud ha revolucionado a toda la población. Desde las formas de cómo los profesionales interconexionamos con nuevas herramientas y vinculamos el conocimiento, hasta que las propias consejerías y gerencias adapten dichos algoritmos IA para lograr en sus procesos, entre todos sus beneficios hay un largo abismo de tiempo y de gestión.
El caso de las profesionales de enfermería que están adoptando la IA que complementa sus competencias de una manera nueva de la que no hay comparativa porque no hay registro alguno. Usando las herramientas, que creamos y que conocemos desde las necesidades de las personas que atendemos, siendo clave para simplificar nuestro trabajo y brindar para ambas partes experiencias de aprendizaje más enriquecedoras.
En este artículo me enfoco en analizar cómo la IA está transformando las competencias de enfermería: docencia, investigación, gestión y asistencial. Brindando un apoyo hacia la transformación de los cuidados impulsando nuestra labor integral y holística de profundizar y guiar en un futuro más sano y brillante.
Nuestra amplia competencia: DOCENCIA
La competencia de docencia en enfermería implica la capacidad de los profesionales de enfermería para enseñar, guiar y apoyar el desarrollo de habilidades y conocimientos en pacientes y en la formación de otros profesionales de la salud. La integración de la IA y la digitalización en esta competencia puede ampliar y mejorar las estrategias de liderazgo de pacientes, que nos compete a enfermería liderar, acompañar, cuidar y mostrar de enseñanza y aprendizaje para que los pacientes puedan tomar mejores decisiones hacia la transformación de su salud. A continuación, se presentan algunas formas en que la IA y la digitalización pueden mejorar la competencia de docencia en enfermería:
Personalización del aprendizaje: La personalización implica que, en vez de ofrecer procesos estándar, cada persona, paciente o profesional recibe comunicación y acceso a trámites y servicios en base a sus propias particularidades. Uno de los aspectos más emocionantes de la IA es su capacidad para personalizar el aprendizaje. La IA puede analizar el desempeño de los profesionales, identifica áreas de mejora y ofrece recursos y estrategias específicas para satisfacer las necesidades de sus pacientes. De esta amanera, más amable y fiable adapta su enfoque y brinda una enseñanza más efectiva y significativa. La personalización es la clave del éxito para la detección y predicción de los avances que conlleva la pérdida de salud.
Tutoría personalizada: Podemos captar las fortalezas y debilidades y aplicarlas con un apoyo más efectivo y directo a cada paciente de manera individual o colectiva.
Reducción de carga administrativa: Enfermería con la promoción de la salud, la docencia sobre prevención del avance de la enfermedad, a menudo se enfrenta a una carga de trabajo abrumadora debido a tareas administrativas y burocráticas. La IA asume gestión de registros de manera automática y efectiva. Esto libera tiempo valioso que enfermería invierte en la planificación de planes de salud y la interacción con las personas de manera humana, sensible y amable, pudiendo dedicar íntegramente a realizar la labor comunitaria y colectiva que constituye su competencia de docencia.
Análisis de datos de aprendizaje: Con los algoritmos IA que desarrollamos en ADeNfermero, tanto en Salud Silver como en herramientas contra la Violencia de Género o nuevas herramientas más amigables, intuitivas y fáciles, analiza datos, variables y las enlaza para activar alarmas o pasar al siguiente nivel de cuidados y atención, dirigiéndote hacia la utilización y destino de recursos de manera más optima. Los profesionales de enfermería podemos utilizar estos insights para ajustar métodos de enseñanza y mejorar el aprendizaje de los pacientes.
Recursos docentes mejorados: La IA también está revolucionando la creación de recursos. Plataformas impulsadas por IA pueden ayudar a enfermería a diseñar materiales de aprendizaje atractivos y personalizados. Además, estas herramientas pueden mantenerse actualizadas con los últimos avances en su campo, asegurando que tengan acceso a contenido de alta calidad.
Plataformas de aprendizaje en línea: La digitalización nos permite compartir acceso a plataformas de aprendizaje, con materiales y recursos de estudio y de apoyo, fichas técnicas, multimedia, vídeos, audiovisuales, ejercicios, fichas nutricionales, firma de presencialidad, registro de entrada y justificante de estos algoritmos de promoción y control de su salud.
Simulaciones virtuales: Aprendizaje dirigido: los pacientes son conducidos a escenarios reales, donde pueden tener una experiencia inmersiva. Así, pueden practicar habilidades clínicas y tomar decisiones en un entorno seguro y controlado, lo que les permite ganar confianza y experiencia en su control de salud.
Apoyo en la evaluación del aprendizaje: La IA es una excelente aliada en la evaluación del progreso. Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos, puede proporcionar información detallada lo que permite identificar quienes necesitan apoyo adicional y desarrollar estrategias de enseñanza específicas.
Desarrollo profesional continuo: Las aplicaciones móviles basadas en IA pueden proporcionar acceso instantáneo a información y recursos de buena salud, así como herramientas de estudio y recordatorios. Esto facilita el aprendizaje en cualquier momento y lugar, permitiendo aprovechar al máximo su tiempo de estudio.
En resumen, la integración de la IA y la digitalización en la competencia de docencia en enfermería puede mejorar la calidad, accesibilidad y efectividad de la enseñanza y el aprendizaje de las 3P de los pacientes, profesionales y población. Al aprovechar estas tecnologías, los profesionales de enfermería pueden proporcionar una educación más personalizada, interactiva y centrada en la persona.
Nuestra avanzada competencia: INVESTIGACIÓN
El cambio hacia la transformación de los cuidados por la integración de IA y la digitalización es visible y palpable por la investigación que ofrecemos, con numerosas oportunidades para mejorar la atención de calidad a nuestros pacientes, la gestión consciente de nuestros planes de cuidados y la investigación que nos rige siempre con un propósito de liderazgo de servicio a las personas.
Análisis de datos avanzado: La IA puede procesar grandes volúmenes de datos de investigación de manera rápida y eficiente, identificando patrones, tendencias y relaciones complejas que pueden no ser evidentes para los investigadores humanos. Esto permite a enfermería analizar datos a una escala más amplia y obtener insights más profundos de manera más eficiente.
Identificación de temas de investigación: Los algoritmos IA pueden analizar la literatura científica existente y las bases de datos de investigaciones para identificar temas de investigación emergentes, lagunas en el conocimiento y áreas donde se necesitan más estudios. Esto ayuda a los enfermeros a enfocar sus esfuerzos en áreas de investigación que tienen el potencial de tener un impacto significativo en la práctica clínica y en el cuidado hacia la colectividad.
Predicción de resultados y tendencias: La IA puede utilizar modelos predictivos para anticipar resultados de investigación y tendencias futuras en el campo de la enfermería. Las líneas que desarrollamos en ADeNfermero (salud mental, salud silver, prevención inmunitaria, igualdad y género) son los temas de actualidad con nuevos algoritmos para la mejora de calidad de vida y bienestar tanto de pacientes, profesionales y población. Esto ayuda a enfermería a planificar investigaciones futuras, identificar áreas de intervención y desarrollar estrategias para mejorar la calidad de la atención y los resultados del paciente. Pudiendo realizar predicciones de posibles situaciones de riesgo o potencialmente peligrosa a las que, por ende, hay que dedicar mayos cantidad de recursos.
Detección: Es capaz de detectar problemas de distinta índole más rápido que lo que estamos acostumbrados hasta este momento, en tiempo real. Para nuestros cuidados 360, la investigación con propósito hacia la transformación de los cuidados y detección precoz para la prevención aporta el valor que precisan dichos cuidados personalizados.
La competencia de investigación en enfermería implica la capacidad de los profesionales para diseñar, llevar a cabo y aplicar investigaciones que contribuyan al avance del conocimiento en el campo de la enfermería y la atención en salud. La integración de algoritmos IA y la digitalización en esta competencia puede potenciar la capacidad de enfermería para realizar investigaciones significativas hacia la transformación el liderazgo de pacientes y en promoción de la salud para cambios de rutina que lleven al control de su enfermedad.
Solo con la competencia de investigación se genera praxis de excelencia, al aprovechar estas tecnologías de manera efectiva, los profesionales de enfermería pueden brindar una atención más personalizada, eficiente y basada en la evidencia, mejorando así los resultados para los pacientes y la comunidad en general.
En resumen, la integración de la IA y la digitalización en la competencia de investigación en enfermería puede mejorar la eficiencia, la precisión y el impacto de los estudios realizados con investigaciones más rigurosas, generar evidencia más sólida y contribuir de manera más significativa al avance del conocimiento en el campo de la enfermería y la atención de servicio a las personas.
Nuestra competencia más transformadora: GESTIÓN
La competencia de gestión en enfermería se refiere a la capacidad de los profesionales de enfermería para administrar eficazmente los recursos y coordinar las actividades para garantizar una atención de calidad. La integración IA y la digitalización en esta competencia puede ser de gran ayuda. Aquí hay algunas formas en que la IA y la digitalización pueden mejorar la competencia de gestión en enfermería:
Gestión consciente:
Optimización de recursos: Los algoritmos de IA pueden analizar datos operativos y de recursos para identificar áreas de mejora en la eficiencia y la utilización de recursos en entornos de cuidados. En la práctica, enfermería puede optimizar la asignación de personal, reducir los tiempos de espera y mejorar la gestión de camas en hospitales y centros de atención y la acción más representativa y justificada de nuestro valor como enfermeras y nuestros cuidados personalizados de precisión es reducir los costos operativos y mejorar la eficiencia general del sistema de salud.
Reducción de errores: La IA puede ayudar a identificar y prevenir errores mediante la detección temprana de posibles riesgos y problemas. Los sistemas de IA pueden analizar datos de incidentes anteriores y patrones para desarrollar estrategias de prevención y mejorar la seguridad del paciente.
Planificación de personal: La IA analiza los patrones de demanda de atención y nos ayuda a prever necesidades futuras de personal. El uso para enfermería en planificar y programar adecuadamente el personal para garantizar una cobertura suficiente durante períodos de alta demanda, como las horas pico o temporadas de enfermedades. En la programación de turnos y horarios de trabajo, teniendo en cuenta las preferencias individuales de las profesionales de enfermería, como la disponibilidad de cuidado infantil o las responsabilidades familiares. Esto puede contribuir a una mejor conciliación entre el trabajo y la vida personal, promoviendo el bienestar y la satisfacción laboral.
Gestión de camas: Los algoritmos de IA pueden prever la demanda de camas en hospitales y centros de atención médica, lo que permite una gestión más eficiente de las admisiones y altas de pacientes. Esto ayuda a enfermería a evitar la congestión y el hacinamiento, optimizando el flujo de pacientes y mejorando la experiencia del paciente.
Análisis de costos y eficiencia: Los sistemas de IA pueden analizar los costos asociados con los procedimientos médicos, los suministros y otros aspectos de la atención de cuidados para identificar oportunidades de ahorro y mejorar la eficiencia. Esto permite a enfermería tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos y la optimización de procesos.
Seguimiento de indicadores de desempeño: La digitalización de los registros y los sistemas de gestión de datos permite a enfermería realizar un seguimiento de los indicadores clave de desempeño: tiempos de espera, la satisfacción del paciente y la calidad de la atención. Facilitando así, la identificación de áreas de mejora y la implementación de intervenciones para garantizar una atención de calidad.
Al aprovechar estas tecnologías, las direcciones de enfermería pueden tomar decisiones más informadas, optimizar los procesos y garantizar una atención de alta calidad para los pacientes.
Nuestra competencia más conocida: ASISTENCIAL en Primaria y Hospitalaria
La competencia asistencial en enfermería se refiere a la capacidad de los profesionales de enfermería para proporcionar cuidados de alta calidad y centrados en el paciente. La digitalización en esta competencia puede ser de gran ayuda.
Monitoreo continuo del paciente: Los dispositivos conectados y los sensores inteligentes nos ayudan a recopilar datos sobre la condición de los pacientes, como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y los niveles de glucosa. En enfermería podemos utilizar esta información para realizar un seguimiento más preciso y personalizado del estado de salud de los pacientes.
Asistencia en la toma de decisiones clínicas: Los sistemas de apoyo a la decisión clínica basados en IA pueden proporcionar recomendaciones a los enfermeros sobre el mejor curso de acción para el cuidado de un paciente en función de datos clínicos, historiales médicos y evidencia científica. Esto ayuda a los enfermeros a tomar decisiones informadas y basadas en la evidencia con pensamiento crítico, nos proporciona recomendaciones y orientación a los en la toma de decisiones difíciles. Estos sistemas pueden tener en cuenta múltiples variables clínicas y evidencia científica actualizada para ayudar a determinar el mejor curso de acción para cada paciente.
Planificación de cuidados personalizados: La IA puede analizar grandes cantidades de datos de pacientes para identificar patrones y tendencias en la salud de los individuos. Con esta información, enfermería desarrolla planes de cuidados personalizados que se ajusten a las necesidades específicas de cada paciente, optimizando así los resultados del tratamiento.
Gestión eficiente de recursos: La digitalización de los registros de salud permite a enfermería acceder fácilmente a la información del paciente y coordinar mejor los cuidados. Además, la IA puede ayudar en la gestión de recursos asignando de manera óptima el personal y los equipos disponibles para garantizar una atención eficiente y oportuna.
Prevenir errores: Los sistemas de IA pueden ayudar a prevenir errores en la administración de medicamentos, en la interpretación de resultados de pruebas y en otras áreas críticas de la atención. Así, enfermería puede intervenir rápidamente para evitar consecuencias negativas para el paciente.
En resumen, en la competencia asistencial en enfermería puede mejorar significativamente la calidad y la eficiencia de los cuidados proporcionados. Aprovechando estas tecnologías y ofrecer una atención más personalizada, segura y efectiva, contribuimos así al bienestar y la recuperación de los pacientes.
Nuestra competencia transversal: PERSPECTIVA DE GÉNERO
La integración de IA con una perspectiva de género en el ámbito de la enfermería puede ser especialmente beneficiosa. Resulta conocido, que investigadores y organismos internacionales muestren su preocupación creciente de los riesgos que la tecnología aumenta las desigualdades entre los hombre y mujeres. Siendo enfermería, una disciplina, ampliamente de género femenino, nos compete estar presentes en la toma de decisiones.
La IA está desarrollándose con el concepto de ‘inteligencia’ de pensamiento crítico, análisis, racionalidad objetiva dejando de lado en esta definición las inteligencias, emocional o empatía, comúnmente relacionas a las mujeres y muy integradas en enfermería. Esto implica la revisión exhaustiva para que las nuevas herramientas faciliten y sean amigables para el cuidado tanto de pacientes como de los profesionales.
Detección de sesgos y desigualdades: La IA puede ayudar a identificar y mitigar sesgos de género en los procesos de selección, promoción y remuneración en el campo de la enfermería. Al analizar datos objetivos y realizar evaluaciones imparciales, la IA puede contribuir a garantizar la equidad de género en el lugar de trabajo y promover la igualdad de oportunidades para las profesionales de enfermería.
Los algoritmos pueden ahondar en las discriminaciones producidas por sesgos en los datos, sin ellos, no se programan medidas correctoras con perspectiva de género. Estas medidas amablemente incluidas, ayudan a reflejar y disminuir las desigualdades. Si esto no se lleva a cabo, los algoritmos pueden perpetuar desigualdades, inequidades ya existentes y puede por su alta capacidad de análisis de datos acrecentar dicho riesgo.
Entre los problemas del uso de IA es la deshumanización debido a la creciente automatización de los procesos. Por ello, nuestro reto es crear IA que sea digna de confianza por parte de la población y por parte de los profesionales que la llevamos a cabo, se considera beneficio o negativa en la medida que se orienten, o no a la consecución del bienestar común y siempre sostenidas por los valores de justicia e igualdad.
La IA con una perspectiva de género puede desempeñar un papel importante en el apoyo y el cuidado de las profesionales de enfermería, ayudándoles a realizar sus tareas de manera más eficiente, promoviendo su bienestar y empoderamiento, y contribuyendo a la igualdad de género en el campo de la salud. Al aprovechar estas tecnologías de manera responsable y centrada en las necesidades de las profesionales de enfermería, podemos avanzar hacia un sistema de salud más inclusivo, equitativo y eficaz para todos.
Bibliografía
Paladino MS. Cuidado e inteligencia artificial: una reflexión necesaria. Pers Bioet. 2021; 25(2):e2528. DOI: https://doi.org/10.5294/pebi.2021.25.2.8
- Ebell, R. Baeza-Yates, R. Benjamins, H. Cai, M. Coeckelbergh, T. Duarte, et al. Towards intellectual freedom in an AI Ethics Global Community AI Ethics, 1 (2021), pp. 131-138 doi:10.1007/s43681-021-0005.2-5
Garain, A. Basu, F. Giampaolo, J.D. Velasquez, R. Sarkar. Detection of COVID-19 from CT scan images: A spiking neural network-based approach. Neural Comput Appl., 33 (2021), pp. 12591-12604 http://dx.doi.org/10.1007/s00521-021-05910-1
Buchanan C, Howitt ML, Wilson R, Booth RG, Risling T, Bamford M. Predicted influences of artificial intelligence on the domains of nursing: Scoping review. JMIR Nurs. 2020;3(1):e23939. DOI: https://doi.org/10.2196/23939
Dihlac M, Mai V, Mörch C, Noiseau P, Voarino N. Pensar la inteligencia artificial responsable: una guía de deliberación. Disponible en: https://opendialogueonai.com/wp-content/uploads/ 2020/07/ES_ Delib
Khader N, Lashier A, Yoon SW. Pharmacy robotic dispensing and planogram analysis using association rule mining with prescription data. Expert Syst Appl. 2016; 57:296-310. DOI: https:// doi.org/10.2478/pielxxiw-2019-0026
- Koteluk, A. Wartecki, S. Mazurek, I. Kołodziejczak, A. Mackiewicz. How Do Machines Learn? Artificial Intelligence as a New Era in Medicine. J Pers Med., 11 (2021), pp. 32 http:// dx.doi.org/10.3390/jpm11010032
Blechar L, Zalewska P. The role of robots in the improving work of nurses. Nurs 21st century. 2019;18:174-82. DOI: https://doi.org/10.2478/pielxxiw-2019-0026
- Guiñazú, V.H. Cortes, C.F. Ibañez, J. Velasquez. Employing online social networks in precision-medicine approach using information fusion predictive model to improve substance use surveillance: A lesson from twitter and marijuana consumption. Inform Fusion., 55 (2020), pp. 150-163
Topaz M, Murga L, Gaddis KM, McDonald MV, Bar-Bachar O, Goldberg Y, et al. Mining fall- related information in clinical notes: Comparison of rule-based and novel word embedding-based machine learning approaches. J Biomed Inform. 2019;90:103103. DOI: https://doi.org/10.1016/j. jbi.2019.103103
Li Z, Moran P, Dong C, Shaw R, Hauser K. Development of a tele-nursing mobile manipulator for remote caregiving in quarantine areas. 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2017;3581-6. DOI: https:// doi.org/10.1016/j.eswa.2016.02.045
- Morley, C.C.V. Machado, C. Burr, J. Cowls, I. Joshi, M. Taddeo, et al. The ethics of AI in health care: A mapping review. Soc Sci Med., 260 (2020), pp. 113172 http://dx.doi.org/10.1016/ j.socscimed.2020.113172
- Xue, D. Klabjan, Y. Luo. Predicting ICU readmission using grouped physiological and medication trends. Artif Intell Med., 95 (2019), pp. 27-37 http://dx.doi.org/10.1016/ j.artmed.2018.08.004
- Tao, J.D. Velásquez. Multi-source information fusion for smart health with artificial intelligence. Inf Fusion., (2022), pp. 93-95 http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2022.03.010
- Lin, S. Wu. Digital Transformation in Personalized Medicine with Artificial Intelligence and the Internet of Medical Things. OMICS., 26 (2022 Feb), pp. 77-81 http://dx.doi.org/10.1089/ omi.2021.0037