MEDICIENCIAS UTA Revista Universitaria con proyección científica, académica y social
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Carrera de Medicina. Facultad de Ciencias de la Salud. UTA
Montero G, Castro G, Naula L. Inteligencia artificial y educación en enfermería: Retos para su aplicación en
Educación Superior MEDICIENCIAS UTA.2025;9 (1):128-138.
DOI: https://doi.org/10.31243/mdc.uta.v9i1.2734.2025
Artículo de revisión
Inteligencia artificial y educación en enfermería: Retos para su aplicación en Educación Superior
Artificial intelligence and nursing education: challenges for its application in Higher education.
Montero Galaraza Gloria Ignacia*. ORCID: https://orcid.org/0009-0001-5985-409X
Castro Alcocer Gabriel Elías*. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1429-3284
Naula Chucay Luis Enrique*. ORCID: https://orcid.org/0009-0007-4519-5939
* Docente de la Carrera de Enfermería de la Universidad Católica de Cuenca, Campus la Troncal.
jhois6vimo@hotmail.com
Recibido: 12 de agosto del 2024
Revisado: 17 de octubre del 2024
Aceptado: 16 de diciembre del 2024
Resumen.
Introducción: La inteligencia artificial (IA) está transformando diversos campos, como la educación y salud.
En educación, han surgidos modelos de generación de texto, asistentes de escritura y traducción automática,
aunque se enfrenta a desafíos en la detección de textos generados por Inteligência Artificial. Objetivo: se realizó
un análisis de la información existente sobre Inteligencia artificial y educación en enfermería: Retos para su
aplicación en Educación Superior. Materiales y Métodos: este estúdio correspondió a una búsqueda en bases de
datos científicas: Scopus, Web of Sciencie, PubMed, Dialnet, Research Gate, Scielo y páginas oficiales de la
Organización Mundial de la Salud, Organización Panamericana de la Salud y American Psychological
Association.Resultados: obteniendo un total de 41 documentos que fueron utilizados para la elaboración del
presente documento. La enfermería desempeña un papel crucial en el cuidado de la salud, y la IA puede facilitar
el manejo de información para mejorar los cuidados preventivos, paliativos y el bienestar general. Conclusiones:
la IA ha impactado positivamente en la medicina y la educación, mejorando la eficiencia, precisión y
personalización de los servicios. Sin embargo, se deben abordar desafíos éticos y de protección de datos para
garantizar un uso responsable y seguro de la IA en diversos ámbitos.
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Educación, Enfermería, Ética.
Abstract
Background: Artificial intelligence (AI) is transforming various fields, such as education and health. In
education, text generation models, writing assistants and automatic translation have emerged, although it faces
challenges in the detection of texts generated by Artificial Intelligence. Objective: an analysis of the existing
information on Artificial Intelligence and nursing education: Challenges for its application in Higher Education
was performed. Materials and Methods: this study corresponded to a search in scientific databases: Scopus,
Web of Science, PubMed, Dialnet, Research Gate, Scielo and official pages of the World Health Organization,
Pan American Health Organization and American Psychological Association. Results: a total of 41 documents
were obtained and used for the preparation of this document. Nursing plays a crucial role in health care, and AI
can facilitate the management of information to improve preventive and palliative care and general well-being.
Conclusions: AI has positively impacted medicine and education, improving efficiency, accuracy, and
personalization of services. However, ethical and data protection challenges must be addressed to ensure
responsible and safe use of AI in various settings.
Keywords: Artificial Intelligence, Education, Nursing, Ethics.
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Introducción.
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando
la educación en enfermería, ofreciendo
oportunidades innovadoras y mejoras significativas
en la práctica clínica y la educación de los
profesionales (1).En la actualidad todo individuo
tiene acceso a dispositivos tecnológicos. La
mayoría de profesionales de la salud utilizan
internet con frecuencia para buscar información
relacionada con procedimientos, medicamentos, y
patologías. En sí, las TICs constituyen
herramientas fundamentales para mejorar la
práctica clínica y la calidad de atención de
enfermería(2).
Es preciso anotar que, la salud ha evolucionado
gracias al desarrollo tecnológico, mejorando la
calidad de vida de los pacientes y aumentando las
posibilidades de recuperación, en este aspecto, la
IA está revolucionando el campo de la enfermería,
al mejorar los procedimientos y las técnicas en
atención al paciente; a su vez, permiten tomar
decisiones sin intervención humana, reduciendo
costos y errores comunes(3).
Tomando en cuenta la información que se genera
en el ámbito de la salud, la IA se presenta como una
herramienta crucial para procesar y utilizar
eficientemente estos datos. Aunque aún no puede
reemplazar por completo a los profesionales, la
tecnología complementa su trabajo al brindar
apoyo tanto a médicos como a familiares de
pacientes(4).La IA en la educación presenta
beneficios como la mejora del rendimiento
académico y la personalización del aprendizaje,
pero también enfrenta desafíos como la brecha
digital y la resistencia docente(3).
Para abordar estos aspectos, se recomienda la
capacitación continua para docentes, la educación
virtual en enfermería enfrenta desafíos
socioeconómicos, tecnológicos y de preparación
docente; y para superarlos se requiere la
implementación de plataformas virtuales
adecuadas, planificaciones académicas en
modalidad de teletrabajo y la capacitación en
habilidades telemáticas, junto con el uso de
metodologías creativas basadas en el ámbito
digital(5).
Se comprende que la interacción entre estudiantes
y docentes en entornos virtuales es un área de
mejora importante en la educación en línea. Por lo
tanto, esta requiere la capacitación en competencias
digitales, la búsqueda de patrocinios para recursos
tecnológicos y la nivelación de habilidades
docentes en plataformas virtuales para garantizar la
calidad y accesibilidad de la educación virtual en
enfermería(6)
Por consiguiente, existe la necesidad de mejorar la
competencia digital y la demanda de expertos en
diseño didáctico para adaptarse a las nuevas formas
de aprendizaje digital, el papel del profesorado es
crucial en la implementación de estas estrategias
educativas innovadoras para mejorar la calidad de
la enseñanza en enfermería; promoviendo un
aprendizaje abierto, colaborativo, flexible y
contextualizado(7).
Es visible que la utilización de la IA en la
formación académica refleja una percepción
positiva de su impacto en el aprendizaje se destaca
la relevancia de la IA en la formación docente y
enriquece la comprensión de cómo la tecnología
puede mejorar la enseñanza y el aprendizaje; la
facilidad de uso y la diversión en el proceso de
enseñanza-aprendizaje. Los hallazgos subrayan la
importancia de preparar a los futuros docentes para
integrar la IA de manera efectiva en sus prácticas
pedagógicas, con la finalidad de abordar los
desafíos identificados por el docente para
maximizar su impacto en el ámbito educativo(8).
En sí, la idea principal es que la integración de la
inteligencia artificial y las técnicas de estudio
basadas en evidencia en la educación superior es
fundamental para potenciar el aprendizaje de los
estudiantes de enfermería y prepararlos para los
desafíos futuros. Por consiguiente, el aprendizaje
basado en evidencia y la aplicación de la
inteligencia artificial, como ChatGPT, puede
mejorar la productividad estudiantil mediante
técnicas efectivas como la repetición espaciada y el
efecto prueba. Este enfoque innovador busca
mejorar la productividad estudiantil y promover un
aprendizaje más efectivo y significativo(9).
La aplicación de la IA en enfermería tiene un
impacto significativo en la asistencia,
administración y docencia. En cuanto a la docencia,
la IA ofrece herramientas como simuladores y
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pacientes virtuales que permiten a los estudiantes
adquirir habilidades de manera práctica y segura,
mejorando su autoeficacia y confianza, esto
implica no solo la adquisición de habilidades
técnicas, sino también el fomento del pensamiento
crítico para evaluar y utilizar de manera efectiva las
herramientas de IA (10)
Las tecnologías en la enseñanza de enfermería son
fundamentales para promover un aprendizaje
interactivo y actualizado, contribuyendo a la
formación integral de los profesionales de
enfermería. Aunque se evidencian beneficios en el
uso de estas herramientas, es crucial que se
complementen con métodos tradicionales para
garantizar una formación integral (11)
Habría que decir también, que el diseño de redes
neuronales de aprendizaje profundo constituye una
herramienta fundamental para analizar
procedimientos propios en enfermería. En el campo
de la salud, el aprendizaje profundo ha demostrado
su capacidad para mejorar la precisión en ejercitar
los procedimientos orientados al cuidado de los
pacientes(10). La aplicación arquitecturas
profundas de aprendizaje autónomo permiten el
procesamiento de datos complejos, lo que facilita
la toma de decisiones y la precisión en
implementación de terapias, teniendo un impacto
significativo en la atención médica y en la calidad
de vida de los pacientes(2).
La idea principal es que la integración de las
tecnologías de la información y comunicación en la
práctica de enfermería está transformando la
atención al paciente en entornos hospitalarios,
mejorando la calidad de los servicios de salud y
requiriendo una formación continua del personal de
salud en el uso de estas tecnologías(12).
La formación continua del personal de salud en el
uso de aplicaciones de TIC es crucial para el éxito
de esta transformación en la práctica de enfermería.
La integración de las TIC en la enfermería está
cambiando la forma en que se recopila la
información, se toman decisiones clínicas, se
comunica con los pacientes y se implementan
intervenciones clínicas. En base a esto, es
importante promover el pensamiento crítico en
estudiantes de ciencias de la salud mediante
diversas estrategias metodológicas efectivas y
prácticas(13).
Se debe tomar en cuenta que los avances en IA
plantean desafíos significativos en términos de
formación, educación y legislación, especialmente
en la interacción entre la IA y la humanidad;
tomando en cuenta que se observa una dominación
marcada por la concentración del mercado en
manos de grandes plataformas tecnológicas(14).
Esto genera una tensión entre las posibilidades
innovadoras que ofrece la IA y los riesgos
asociados con su implementación, especialmente
en términos de ética y responsabilidad del manejo
de datos e información. En este contexto, es crucial
reflexionar sobre cómo abordar los desafíos éticos
y sociales que plantea la IA, considerando tanto sus
beneficios potenciales como sus posibles
consecuencias negativas (15).
Objetivo
Analizar sobre la inteligencia artificial y educación
en enfermería y los retos para su aplicación en
educación superior.
Metodología
Tipo de estudio
El presente estudio corresponde a una revisión
bibliográfica, basado en 3 etapas esenciales:
1. Definición para la búsqueda: Se definió una
pregunta de búsqueda de información,
determinando que el alcance de la información está
determinado por criterios de inclusión y exclusión;
así como, por una cadena de búsqueda.
2. Ejecución de la investigación: Aquí se tomó la
decisión de seleccionar los documentos y presentar
los discernimientos para analizarlos.
3. Discusión de los resultados: Se definieron los
esquemas de identificación y se analizaron los
resultados.
Definición de búsqueda
Para este trabajo de investigación se buscó
información en las bases de datos científicas:
Scopus, Web of Science, PubMed, Dialnet,
ResearchGate, Scielo y sitios oficiales de la
Asociación Americana de Psicología,
Organización Panamericana de la Salud y
Organización Mundial de la Salud. Se utilizaron
descriptores de búsqueda de ciencias de la salud
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establecidos en MESH y DeSC con los siguientes
términos de búsqueda: inteligencia (intelligence),
artificial (artificial), enfermería (nursing)
educación (education).
Dentro de los criterios de inclusión se consideraron
artículos científicos de relevancia para el tema,
documentos avalados por organizaciones
internacionales, publicados en los últimos seis
años, analizados de acuerdo a la necesidad del
estudio y en idiomas como inglés, español y
portugués; excluyéndose documentos que no
cumplieron con los criterios antes mencionado.
Ejecución de la búsqueda
La búsqueda se estableció de acuerdo a un análisis
exhaustivo mediante la combinación de
descriptores, lo cual dio como resultado un total de
1110 documentos de los cuales, tras la aplicación
de criterios de inclusión y exclusión se obtuvo un
total de 325 documentos. Se realizó un nuevo
cribado por medio de la lectura de títulos y
resúmenes, eliminándose 200 documentos; de los
125 documentos resultantes, se realizó una nueva
selección en relación a la correspondencia con la
investigación quedando 31 documentos de los
cuales 15 se utilizó para la introducción y 16 fueron
utilizados en los resultados; búsqueda que se
establece en la Figura 1.
Figura 1
Flujograma de Flujograma de Artículos Utilizados en la Revisión
Fuente: Elaboración propia
Resultados
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la
educación en enfermería plantea una serie de retos
y oportunidades. A partir de los estudios y
reflexiones citados, podemos extraer los siguientes
resultados clave sobre los efectos y desafíos de la
IA en este campo:
1. Desarrollo del Pensamiento Crítico y Toma de
Decisiones
Retos:
• Preparación Académica: Integrar la IA en la
educación en enfermería requiere que los
estudiantes desarrollen habilidades críticas para
utilizar estas herramientas de manera efectiva. Esto
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incluye la capacidad para interpretar datos
generados por IA y tomar decisiones clínicas
informadas.
• Desafíos Metodológicos: Las estrategias
metodológicas deben adaptarse para incluir el
pensamiento crítico y la resolución de problemas
complejos, como se sugiere en el estudio de Bailón
et al. Esto puede requerir cambios significativos en
los currículos y en la formación de los docentes.
Oportunidades:
• Mejora en la Formación: La IA puede
proporcionar simulaciones y escenarios clínicos
interactivos que mejoren la capacidad de los
estudiantes para enfrentar situaciones complejas y
tomar decisiones basadas en datos.
2. Mejora en la Calidad de Atención y Eficiencia
Retos:
• Capacitación Continua: Los profesionales de la
salud deben mantenerse actualizados con las
tecnologías emergentes, como se menciona en el
estudio de Mejías et al. Esto implica una inversión
en formación continua y en la integración efectiva
de la IA en la práctica diaria.
Oportunidades:
• Eficiencia Operativa: La IA puede optimizar la
gestión de servicios y mejorar la calidad de la
atención al proporcionar herramientas avanzadas
para el diagnóstico y el tratamiento personalizado.
3. Desafíos Éticos y de Privacidad
Retos:
• Protección de Datos: La implementación de IA en
la salud presenta desafíos significativos en
términos de privacidad y seguridad de los datos,
como se señala en el estudio de Stable-Rodriguez y
Ávila. Es crucial desarrollar políticas y prácticas
que garanticen la protección de los derechos
fundamentales de los pacientes.
Oportunidades:
• Desarrollo de Normativas: La necesidad de
abordar estos desafíos puede impulsar el desarrollo
de nuevas normativas y mejores prácticas para la
gestión ética de la información en salud.
4. Evaluación y Transparencia
Retos:
• Detección de Textos Generados por IA: La
dificultad en la detección de trabajos académicos
generados por IA plantea un reto en la evaluación
educativa, como lo menciona Corvalán. Esto
requiere nuevas estrategias para asegurar la
integridad académica.
Oportunidades:
• Transparencia en el Procesamiento de Datos: La
transparencia en la recolección y procesamiento de
datos es crucial para garantizar un uso responsable
de la IA en la educación, como se destaca en el
estudio de Martínez.
5. Complementariedad con el Cuidado Humano
Retos:
• Dimensión Humana del Cuidado: A pesar de los
avances tecnológicos, la IA no puede reemplazar la
empatía y la conexión humana que son esenciales
en el cuidado de los pacientes, como lo subraya
Paladino.
Oportunidades:
• Complementariedad: La IA puede complementar
la labor de los profesionales de salud al hacerse
cargo de tareas repetitivas y permitiendo a los
humanos centrarse en aspectos más complejos y
personalizados del cuidado.
6. Avances en Tecnología Educativa
Retos:
• Adaptación Curricular: La incorporación de
tecnologías basadas en IA en la educación requiere
adaptar los métodos de enseñanza y aprendizaje
para aprovechar al máximo estas herramientas,
como lo mencionan García-Peñalvo y Araujo.
Oportunidades:
• Innovación Educativa: La IA puede transformar
el aprendizaje mediante herramientas como
asistentes de escritura, generación de texto, y
análisis de datos, ofreciendo nuevas formas de
interactuar con el contenido educativo.
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7. Transformación en la Atención Médica y
Educación
Retos:
• Equidad y Acceso: Asegurar que las tecnologías
emergentes sean accesibles para todos y no
profundicen las desigualdades en la educación y la
atención médica es un desafío continuo, como lo
señala Ávila.
Oportunidades:
• Mejora del Aprendizaje y Atención: La
integración de IA en la educación y la atención
médica puede llevar a una mayor personalización y
eficacia en ambos ámbitos, mejorando así la
calidad de los servicios proporcionados.
En resumen, la IA ofrece un potencial significativo
para mejorar la educación en enfermería y la
calidad de la atención médica, pero su
implementación conlleva retos que deben ser
abordados cuidadosamente. La preparación
adecuada de los profesionales, la gestión ética de la
información, y el equilibrio entre tecnología y
humanidad son aspectos clave para aprovechar al
máximo las oportunidades que la IA ofrece en este
campo.
Discusión
Cuáles son los retos de la Inteligencia artificial y
educación en enfermería
Según, Bailón et al., en su estudio resalta la
relevancia de cultivar el pensamiento crítico en
futuros profesionales de la salud para mejorar la
toma de decisiones clínicas, la resolución de
problemas complejos y la innovación en el campo.
Las estrategias metodológicas analizadas ofrecen
herramientas prácticas y efectivas para desarrollar
esta habilidad crucial, preparando a los estudiantes
para enfrentar los desafíos del entorno sanitario
actual. Al integrar estas metodologías en la
enseñanza y la práctica clínica, se puede potenciar
el desarrollo de profesionales de la salud más
competentes, reflexivos y capaces de adaptarse a
un entorno en constante evolución(16).
Así mismo, Mejías et al. (2022), indica en su
estudio que la IA ha permitido el desarrollo de
tecnologías sofisticadas que mejoran el cuidado,
garantizando su efectividad y relevancia en la
práctica diaria. Por lo tanto, la integración de la IA
en la enfermería representa una oportunidad para
mejorar la calidad de la atención, la eficiencia en la
gestión de servicios y el desarrollo de habilidades
en el personal de salud. Por tal motivo, resulta
crucial que las enfermeras y enfermeros, se
preparen y actualicen sus conocimientos para
aprovechar al máximo el potencial de la IA en
beneficio de los pacientes y la profesión(17).
Por otro lado, Stable-Rodriguez, el uso de la IA
permitiría predecir resultados de salud, resaltando
su utilidad en la toma de decisiones clínicas, es
importante la necesidad de abordar los desafíos
éticos y de privacidad que surgen con la
implementación de la IA en la salud, así como la
importancia de la formación de profesionales de la
salud en el uso de estas tecnologías. Se puede
indicar que la IA ofrece una amplia gama de
aplicaciones en diversos campos de la salud, en
especial de Enfermería, lo cual permite un aporte
importante en diversas tecnologías en la mejora de
la atención médica y el bienestar de los
pacientes(18).
Es así como García-Peñalvo et al en su estudio
examino diversas herramientas que utilizan IA
generativa, destacando su amplio espectro de
aplicaciones educativas, entre los cuales destacan,
la generación de texto, asistentes de escritura,
traducción automática, transformación de texto a
imágenes, avances en modelos de lenguaje y la
integración de IA en aplicaciones cotidianas(19).
De igual manera, se debe tomar en cuenta que la IA
generativa plantea un desafío para el sistema
universitario actual ante la sobreabundancia de
información disponible en la sociedad actual.
Según, Barrios et.al. afirmaron que la IA se plantea
la idea de que la comprensión del lenguaje va más
allá de la gramática y la sintaxis, involucrando un
conocimiento profundo del mundo real.
discutiendo el concepto de atribuir conciencia a las
máquinas y se analiza el desafío de superar pruebas
de comprensión como las planteadas en el Test de
Turing(20).
En tal virtud, Ávila, resalta la importancia de
potenciar el "lado luminoso de la inteligencia
artificial" para garantizar un desarrollo equitativo y
no profundizar las desigualdades entre las
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personas. De igual manera hace hincapié en la
protección de los derechos fundamentales de las
personas, lo que se presenta como un desafío
trascendental en la actualidad. En relación a la
protección de los derechos humanos de las
personas, cómo garantizar que el resultado del
procesamiento de información y de los datos de
sistemas de IA sea legítimo, respetuoso y promotor
de la efectividad de los derechos de las
personas(21).
Considerando lo mencionado, Varios
autores, en sus estudios mencionan que, la
tecnología en el campo de la medicina ha abierto
nuevas posibilidades, desde sistemas capaces de
diagnosticar enfermedades y ofrecer tratamientos
personalizados hasta sistemas robóticos capaces de
realizar cirugías de manera precisa. El uso de Big
Data en la enseñanza de enfermería basada en
evidencia ha permitido analizar grandes volúmenes
de información para identificar patrones y
tendencias que pueden mejorar el aprendizaje.
Finalmente, se puede mencionar que la inteligencia
artificial juega un papel crucial en la actualidad
para facilitar el manejo de las enormes cantidades
de información que se generan diariamente a través
de las diversas plataformas digitales(22–25).
Qué efectos han tenido Inteligencia artificial y
educación en enfermería: Retos para su aplicación
en Educación Superior
Martínez en se estudió menciona, que la
transparencia en la recolección y procesamiento de
datos, así como el acceso adecuado a la
información por parte de los estudiantes, son
aspectos clave para la optimización de los procesos
académicos. Sin embargo, es crucial abordar los
desafíos éticos y de protección de datos para
garantizar un uso responsable y seguro de esta
tecnología en el ámbito educativo(24)
Por otro lado, Corvalán, en su trabajo menciona
que la limitación en la detección de textos
generados por IA, lo que plantea desafíos en la
evaluación de trabajos académicos. Por tal motivo,
es importante comprender y aprovechar estas
tecnologías de manera eficiente y eficaz para
mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje en
un entorno de rápida evolución tecnológica(25).
Además, Rodríguez, precisa que los sistemas de
aprendizaje profundo basados en IA, que
almacenan conocimiento y toman decisiones
basadas en algoritmos, han facilitado la toma de
decisiones en entornos médicos complejos. Estos
avances tecnológicos no solo han mejorado la
calidad de vida de los pacientes al reducir los
tiempos de recuperación y diagnóstico, sino que
también han contribuido a disminuir los costos de
atención médica para el público en general(26).
Así mismo, Grazia, en su estudio vislumbra que la
IA podría superar las limitaciones de la inteligencia
humana y convertirse en una fuerza
complementaria, siempre y cuando se maneje con
responsabilidad. A simple vista, se observa que la
inteligencia artificial está transformando la
enfermería, en un mundo donde la IA se ha vuelto
omnipresente, desde motores de búsqueda en
internet, es imperativo analizar cómo esta
tecnología impacta en nuestra vida diaria y en
nuestra identidad como seres humanos la IA en la
actualidad, así como su potencial para transformar
la civilización de maneras inimaginables mediante
un enfoqué, multidisciplinario(27).
Por su parte Arauho , mencionó que las tecnologías
en la enseñanza son fundamentales para promover
un aprendizaje interactivo y actualizado,
contribuyendo a la formación integral de los
profesionales de enfermería. Por consiguiente, es
crucial complementar el uso de tecnologías en la
enseñanza de enfermería con métodos tradicionales
para garantizar una formación integral y efectiva de
los estudiantes(22).
Sin embargo, Corvalán indica que utilizando la IA
como herramienta de formación y educación
permite conseguir grandes avances en el desarrollo
profesional. Esto genera una tensión entre las
posibilidades innovadoras que ofrece la IA y los
riesgos asociados con su implementación,
especialmente en términos de ética y
responsabilidad del manejo de datos e información.
En este contexto, es crucial reflexionar sobre cómo
abordar los desafíos éticos y sociales que plantea la
IA, considerando tanto sus beneficios potenciales
como sus posibles consecuencias negativas(25).
Por otro lado, Martínez indica que en el campo de
la salud la combinación de IA y robótica también
está transformando la forma en que se brinda
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atención médica, especialmente en entornos como
la asistencia domiciliaria. Los robots, máquinas
con capacidades inteligentes, pueden realizar tareas
cotidianas y repetitivas, liberando a los
profesionales de la salud de ciertas
responsabilidades y permitiéndoles centrarse en
aspectos más complejos y especializados de la
atención(24).
Además, Jara señalo que la comunicación con
dispositivos de asistencia domiciliaria a través de
la IA facilita la monitorización remota de
pacientes, lo que resulta especialmente útil en
situaciones de alerta de salud o emergencias
médicas(28). Ávila, también muestra que es
fundamental considerar posibles conflictos de
objetivos al implementar la IA en entornos clínicos,
con especial atención a las situaciones que
involucran a grupos vulnerables, como niños,
personas con discapacidades o minorías, y
garantizar que la IA se utilice de manera equitativa
y respetuosa(21).
Para Paladino, está claro que el uso de la IA está
expandiéndose a pasos agigantados en el campo de
la salud, en particular en la toma de decisiones, sin
embargo, hay que tener en cuenta que el cuidado en
la práctica médica va más allá de la eficiencia en la
realización de tareas, involucrando una conexión
empática y ética con los pacientes. Es así, que es
necesario señalar que la IA puede complementar la
labor de los profesionales de la salud, pero no
reemplazar la dimensión humana del cuidado (29).
Ramírez, además muestra que el campo de la
enfermería no cabe duda que la IA está
revolucionando la forma de promover la salud y
proporcionar educación personalizada a los
pacientes, mejorando así la calidad de la atención.
Tecnologías como wearables, aplicaciones móviles
y robótica están siendo integradas en entornos de
atención médica, permitiendo un seguimiento más
cercano de los pacientes y facilitando tareas
rutinarias(30).
Tomando en cuenta lo antes mencionado, podemos
afirmar que la aplicación de lA en la educación es
tan amplia como las necesidades de enseñar y
aprender. Aclarando que la IA en la educación no
ha reemplazado las metodologías y teorías
educativas existentes, sino que ha demostrado
mejorar la calidad educativa al adaptarse a los
objetivos de enseñanza. Es preciso enfatizar que la
IA puede desafiar las realidades educativas
actuales, promoviendo la inclusión y la
masificación de la educación. En este contexto, la
IA en la educación no busca reemplazar las
capacidades humanas, sino complementarlas y
mejorar la calidad de la enseñanza (31).
Conclusiones
• La integración de tecnologías como dispositivos
portátiles, aplicaciones móviles y robótica en
entornos médicos exige que nos mantengamos a la
vanguardia y nos adaptemos a estos avances para
brindar una atención óptima a los pacientes. En el
ámbito educativo, no busca suplantar las
capacidades humanas, sino complementarlas y
mejorar la calidad educativa, fomentando la
inclusión y adaptándose a las necesidades
cambiantes del aprendizaje en la era digital. Sin
embargo, es esencial reflexionar sobre los desafíos
éticos y sociales que la inteligencia artificial
presenta, considerando tanto sus beneficios
potenciales como sus posibles consecuencias
negativas. La ética y la responsabilidad en el
manejo de datos e información son aspectos
cruciales a tener en cuenta al implementar la
inteligencia artificial en diferentes ámbitos,
asegurando su uso equitativo y respetuoso,
especialmente en situaciones que involucran a
grupos vulnerables. Es necesario encontrar un
equilibrio entre la lógica computacional y la
cognición humana, manteniendo un sentido crítico
sobre el impacto de la IA en la vida de las personas.
• La inteligencia artificial (IA) está impregnando
todos los aspectos de nuestra sociedad,
transformando radicalmente la forma en que
interactuamos, trabajamos y recibimos atención
médica. Si bien la IA ofrece beneficios sustanciales
en áreas como la salud y la educación, también
presenta desafíos éticos y sociales que no podemos
ignorar. Es fundamental comprender que la
inteligencia artificial no pretende reemplazar el
componente humano del cuidado en la enfermería,
sino complementarlo, mejorando la calidad de la
atención y promoviendo la inclusión de personas
con discapacidades. En definitiva, la inteligencia
artificial es una fuerza dominante que moldea
nuestro presente y futuro, y su integración en la
sociedad actual y futura definirá el rumbo de la
humanidad en un mundo cada vez más dominado
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por la tecnología. Es fundamental abordar los
desafíos éticos, sociales y legales que la IA plantea,
trabajando hacia una implementación ética y
responsable que beneficie a toda la sociedad.
• La capacitación continua para los profesionales de
la salud es esencial para mantenerse al día con las
tecnologías emergentes. La IA tiene el potencial de
mejorar la eficiencia y la calidad de la atención
médica, pero para lograrlo, es necesario invertir en
formación constante y en la integración efectiva de
estas herramientas en la práctica diaria.
• La incorporación de la IA en la educación en
enfermería requiere una revisión y actualización de
los currículos educativos. Los estudiantes deben
desarrollar habilidades avanzadas en la
interpretación y uso de datos generados por IA, lo
cual implica adaptar los métodos de enseñanza y
formación docente para fomentar el pensamiento
crítico y la resolución de problemas complejos
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the field of nursing: attendance, administration and
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https://revistaius.com/index.php/ius/article/view/7
45
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