Desarrollos de la Inteligencia Artificial en la Práctica de Enfermería: Scoping Review / Angela Tatiana Diaz Garrido , Paula Daniela Gómez Cortes , Clarena Ortiz Quiroga
By: Diaz Garrido , Angela Tatiana [autor]
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Contributor(s): Gómez Cortés , Paula Daniela [autor] | Ortiz Quiroga , Clarena [autor] | Calderón Farfán, Juan Camilo Enfermero Magíster en Salud Pública Doctor en Ciencias de la Salud [Asesor de tesis] | Gomez Tovar, Luz Omaira Enfermera Magíster y Doctora en Enfermería [Asesor de tesis].
Neiva : Universidad Surcolombiana , 2025Description: 91 páginas : figuras , tablas.Content type: texto Media type: computadora Carrier type: disco de la computadoraSubject(s): Inteligencia artificial | Prácticas de enfermería | Salud Cuidado de enfermería | EnfermeríaDDC classification: Th ENF 8353020359/ D542d | Item type | Current location | Collection | Call number | Copy number | Status | Notes | Date due | Barcode | Item holds |
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Biblioteca Ciencias de la Salud | Tesis y Trabajos de Grado | Th ENF 8353020359/ D542d (Browse shelf) | Ej.1 | Available | Sala | 8310002646 | ||
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Biblioteca Ciencias de la Salud | Tesis y Trabajos de Grado | Th ENF 8353020359/ D542d (Browse shelf) | Ej.2 | Available | Sala | 8310002647 |
Trabajo de grado (Enfermero(a) -- Universidad Surcolombiana. Facultad de Salud Programa de Enfermería, 2025
Introducción -- Justificación -- Planteamiento del Problema -- Objetivo -- Objetivo General -- Objetivos Específicos -- Marco Referencial -- Estado del Arte -- Marco Conceptual -- Inteligencia Artificial -- Desarrollos en Inteligencia Artificial -- Enfermería -- Práctica de Enfermería -- Marco Teórico -- Método -- Etapa 1. Identificar la pregunta de investigación -- Etapa 2. Identificar estudios relevantes y de interés -- Estrategia de búsqueda -- Etapa 3. Selección de estudios -- Criterios de inclusión -- Criterios de exclusión -- Etapa 3. Seleccionar estudios según criterios -- Etapa 4. Estructurar los datos -- Etapa 5. Recolectar, resumir y reportar los resultados -- Consideraciones éticas -- Resultados -- Características generales de los estudios de IA en Enfermería -- Tipos de IA desarrolladas en la práctica de enfermería --Logros y desafíos -- Clínico-asistencial, de educación y de atención primaria en salud -- Clínico- asistencial -- Educación -- Atención Primaria en Salud -- Discusión -- Conclusiones -- Recomendaciones -- Limitaciones Y Futuros Estudios -- Referencias Bibliográficas
La inteligencia artificial se ha consolidado como herramienta clave para la innovación, siendo capaz de simular funciones humanas mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, logrando un impacto significativo en diversos sectores. Su aplicación en la enfermería aún es limitada, lo cual exige la adquisición de conocimientos y competencias tecnológicas que permitan aprovechar su potencial en distintos entornos de atención en salud.
Objetivo: Describir los desarrollos de la IA en la práctica de enfermería disponibles en la literatura científica entre los años 2015 - 2024
Método: Revisión de alcance siguiendo los lineamientos PRISMA y el enfoque metodológico de Levac, Arksey y O’Malley.
Resultados: Se analizaron 28 artículos que permitieron identificar tres áreas clave de aplicación de la inteligencia artificial (IA) en enfermería: clínica asistencial, educación y atención primaria en salud. El análisis permite describir características generales de estas aplicaciones, los tipos de IA utilizados en la práctica de enfermería, así como los principales retos y desafíos para su implementación.
Conclusiones: Hay una necesidad de mayor innovación y apropiación tecnológica, lo cual es esencial para fortalecer el liderazgo en el cuidado. Los desarrollos de IA tienen el potencial de reducir la carga laboral mediante la automatización de tareas como la gestión de datos, la documentación y el monitoreo continuo de pacientes.
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