Inteligencia artificial en la investigación de enfermería: revisión sistemática de aplicaciones, beneficios y retos

Resumen

Suebsarn Ruksakulpiwat ⁽¹⁾ |
Lalipat Phianhasin ^{(1), (2)} |
Chitchanok Benjasirisan ^{(1), (3)} |
Tingyu Su ⁽⁴⁾ |
Chontira Riangkam ⁽¹⁾ |
Sutthinee Thorngthip ⁽⁵⁾ |
Heba M. Aldossary ^{(6), (7)} |
Bootan Ahmed ⁽⁷⁾ |
Kewalin Pongsuwun ⁽¹⁾ |
Nopasit Angkaew ⁽¹⁾

1. Facultad de Enfermería, Universidad Mahidol, Bangkok, Tailandia
2. Departamento de Enfermería Bioconductual e Informática de la Salud, Facultad de Enfermería, Universidad de Washington, Seattle, Washington, EE. UU.
3. Facultad de Enfermería Johns Hopkins, Baltimore, Maryland, EE. UU.
4. Infinity Allied Healthcare, Sídney, Nueva Gales del Sur, Australia
5. Departamento de Enfermería, Hospital Siriraj, Facultad de Medicina del Hospital Siriraj, Universidad Mahidol, Bangkok, Tailandia
6. Departamento de Enfermería, Escuela Militar de Ciencias de la Salud Príncipe Sultán, Dhahran, Arabia Saudí
7. Escuela de Enfermería Frances Payne Bolton, Universidad Case Western Reserve, Cleveland, Ohio, EE.UU.

Antecedentes:
La inteligencia artificial (IA) está transformando la atención sanitaria, pero su papel en la investigación de enfermería sigue sin estar explorado suficientemente. Aclarar sus aplicaciones, beneficios y retos es esencial para avanzar en la ciencia de enfermería en la era digital.

Objetivo:
Sintetizar la evidencia publicada, incluidos los estudios empíricos y las perspectivas de expertos sobre aplicaciones, beneficios y retos de la IA en la investigación de enfermería.

Métodos:
Esta revisión sistemática siguió las directrices PRISMA. Se realizó una búsqueda exhaustiva en cinco bases de datos: PubMed, Medline, Scopus, ScienceDirect y ProQuest, de estudios publicados entre enero de 2015 y mayo de 2025. Los artículos elegibles incluyeron estudios empíricos que examinaban el uso de la IA en la investigación de enfermería o que habían sido realizados por enfermeras. La calidad metodológica se evaluó utilizando las herramientas de evaluación crítica del Instituto Joanna Briggs (IJB). Los datos se sintetizaron utilizando el enfoque integrado convergente del IJB.

Resultados:
Se incluyeron quince estudios en la revisión. Surgieron tres temas generales: (1) aplicaciones de la IA en la investigación de enfermería; (2) retos de la implementación de la IA, riesgos éticos y sesgos; y (3) beneficios de la IA. Las técnicas de IA descritas fueron diversas e incluyeron el procesamiento del lenguaje natural y métodos clásicos de aprendizaje automático. En general, la calidad metodológica de los estudios fue alta.

Conclusión:
La IA ofrece oportunidades transformadoras para la investigación de enfermería. Sin embargo, su implementación ética requiere rigor metodológico, la participación activa de las enfermeras y la atención a los riesgos sociotécnicos.

Implicaciones para la política de enfermería:
Las políticas deberían promover la participación de las enfermeras en el desarrollo de la IA, apoyar la alfabetización en IA en la educación y garantizar la integración ética y equitativa de la IA en la investigación de enfermería.

 

Palabras clave: inteligencia artificial, aprendizaje automático, investigación de enfermería, revisión sistemática