Optimizando los cuidados enfermeros: aplicaciones de la inteligencia artificial y el machine learning

Abstract

La inteligencia artificial no es una única clase de tecnología, sino varios comportamientos generados por distintos algoritmos y modelos. Dentro de la inteligencia artificial encontramos el aprendizaje automático o machine learning, basado en modelos que se entrenan para que puedan predecir eventos, con los distintos algoritmos que se pueden utilizar, y el deep learning, que es un subtipo de aprendizaje automático que tiene como particularidad que aprende por sí de los datos con los que tú le entrenas. Los beneficios de su empleo en salud son múltiples, aplicándose tanto en distintas ramas de la medicina, como en enfermería, con resultados que muestran que estos algoritmos pueden proporcionar grandes avances en los cuidados de la salud, buscando alcanzar la atención más personalizada posible. También encontramos limitaciones como la necesidad imperante de una formación especializada para los futuros profesionales enfermeros y los que actualmente se encuentran activo. Se plantean desafíos éticos como la imposibilidad de que el cuidado proporcionado por un enfermero sea sustituido por una inteligencia artificial y la responsabilidad de los profesionales de garantizar la confidencialidad, seguridad y consentimiento de uso por parte del paciente, además de la prevalencia a la hora de la toma de decisiones del profesional sobre el algoritmo, asumiendo la responsabilidad.

Artificial intelligence is not a single type of technology, but rather various behaviors generated by different algorithms and models. Within artificial intelligence, we find machine learning, which is based on models trained to predict events using various algorithms, and deep learning, a subtype of machine learning that learns autonomously from the data it is trained on. The benefits of its use in healthcare are manifold, applying to various branches of medicine and nursing. Results show that these algorithms can provide significant advancements in healthcare, aiming to achieve the most personalized care possible. However, there are limitations such as the urgent need for specialized training for future nursing professionals and those currently in practice. Ethical challenges arise, including the impossibility of substituting nursing care with artificial intelligence and the responsibility of professionals to ensure patient confidentiality, security, and consent for use. Additionally, the healthcare professional's judgment takes precedence over the algorithm when making decisions, assuming responsibility.