INNOVACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN DIAGNÓSTICOS DE ENFERMERÌA Y DETECCIÓN TEMPRANA DE ENFERMEDADES
DOI:
https://doi.org/10.31243/ei.uta.v10i3.2950.2025Palabras clave:
inteligencia artificial, diagnóstico de enfermería, diagnóstico temprano, sistemas especialistas machine learningResumen
Introducción: La inteligencia Artificial se introdujo en casi todas las actividades humanas y puede significar un cambio importante en el cuidado humano y la realización más efectiva de tareas como el diagnóstico y la detección temprana de enfermedades, además del seguimiento del tratamiento, la seguridad del paciente, la consulta mediante evidencias y test y la constante comunicación. Objetivo: Determinar las innovaciones de la Inteligencia Artificial en los diagnósticos de enfermería tempranos de enfermedades dirigidas a mejorar la eficiencia del cuidado humano. Método: Revisión documental, en bases de datos científicas como PubMed, Scielo y buscadores como Google Académico de la información de los últimos 8 años. Con uso del método PRISMA y cuyos criterios de inclusión son: artículos científicos completos, e información tecnológica con palabras claves: uso de la IA para diagnósticos enfermeros, NANDA, NIC, NOC, identificación temprana de manifestaciones clínicas y síntomas, de los últimos 8 años. Resultados: Se seleccionaron 12 artículos científicos publicados, se organizaron los contenidos de acuerdo a las categorías de la significación de la IA en el diagnóstico e identificación temprana de enfermedades, impacto de la IA en la atención de la salud y nuevos desarrollos de IA para enfermería. Conclusiones: La aplicación de la IA en el ámbito de la salud reporta importantes beneficios en eficiencia, precisión y apoyo a los profesionales de la salud, pues sirve para el diagnóstico e identificación temprana de enfermedades. Las innovaciones de la IA para la Enfermería y las ciencias de la salud se producen a diario en el mundo entero.
Referencias
Madrid C. Filosofía de la Inteligencia Artificial. Pentalfa Ediciones, Oviedo. 2024;: p. 213.
Pérez C. Revoluciones tecnológicas y capital financiero. La dinámica de las grandes burbujas financieras y las épocas de bonanza. Siglo XXI editores, México, 2004: 269 p. Disponible en: https://pegaso.com.ve/wp-content/uploads/2021/06/PerezCarlota-Revoluciones-Tecnologicas-y-Capitalfinanciero.compressed.pdf
Organización Panamericana de la Salud / Organización Mundial de la Salud. Revoluciones tecnológicas y capital financiero. Estrategia y Plan. New York: OPS-OMS, 51º Consejo Directivo. 63ª Sesión del Comité Regional.; 2017. Disponible en: https://www.paho.org/es/documentos/estrategia-plan-de-accion-sobre-e-salud.
Morgan F. Generative Artificial Intelligence Shatters Models of AI and Labor. Informe ejecutivo. Brief for the Canada House of Commons Study on the Implications of Artificial Intelligence Technologies for the Canadian Labor Force. Pittsburg: University of Pittsburgh; 2023. Disponible en: arXiv:2311.03595v1.
High-Level Expert Group on Artificial Intelligence. A definition of AI: Main Capabilities and Disciplines. Ejecutivo. Washington: High-Level Expert Group on Artificial Inteligence; 2025. Disponible en: httos://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/expert-groip-ai.
González S. Regulación legal de la robótica y la inteligencia artificial: retos de futuro. Revista Jurídica de la Universidad de León. 2017; (4):25-50. DOI: https://doi.org/10.18002/rjule.v0i4.5285
El confidencial. Hawking, Musk, Wozniak y Chomsky firman una carta contra Terminator. [Online].; 2024. Available from: https://www.elconfidencial.com/tecnologia/2015-07-29/hawking-musk-wozniak-y-chomsky-firman-una-carta-contra-terminator_946547/.
Cambraia, L., Pyrrho,M., Manchola-Castillo, C. Big Data y Salud. Un analisis Bioético. Buenos Aires: Editorial Teseo; 2023. DOI: https://doi.org/10.55778/ts911693154
Roche. innovación en Inteligencia Artificial en el diagnóstico de enfermedad reumática. 2022. Disponible en: httos://www.rocheplus.es/innovacion/inteligencia-artificial/enfermedad-reumatica.html.
Hernandez Sampieri. Metodología de la investigación México: Mc Graw Hill Interamericana Editores; 2018: 714 p. Disponible en: https://bellasartes.upn.edu.co/wp-content/uploads/2024/11/METODOLOGIA-DE-LA-INVESTIGACION-Sampieri-Mendoza-2018.pdf
Matthew J. Page, Joanne E. McKenzie, Patrick M. Bossuyt, Isabelle Boutron, Tammy C. Hoffmann, Cynthia D. Mulrow, et al. Declaración PRISMA 2020: una guía actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Revista Española de Cardiología. 2020; 74(9): 790-799. DOI: https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.06.016
Curioso W, Brunette M. Inteligencia Artificial e innovación para optimizarel proceso de diagnóstico de la tuberculosis. Rev Peru Med Exp Salud Pública. 2020; 37(3): 554-558. DOI: https://doi.org/10.17843/rpmesp.2020.373.5585
Heather, S.; Hoogland, A.; Browstein, N.; Barata, A.; Dicker, A.; Knoop, H.; el al. Innovations in Research and Clinicar CAre Using Patient Generated health Data. CA Cancer J Clin. 2020; 70(3): 182-199. DOI: 10.3322/caac.21608.
Adum J, Ruiz M, Vera H, Álvarez M. Inteligencia Artificial en Medicina: presente y futuro. Reciamuc. 2024; 8(1): 166-177. DOI: https://doi.org/10.26820/reciamuc/8.(1).ene.2024.166-177
Perona G. La Inteligencia Artificial y sus beneficios en la atención a la salud. Diagnóstico. 2023; 62(4):e482 DOI: https://doi.org/10.33734/diagnostico.v62i4.482
Martínez, A.; Espinoza, M.; Gómez, K; Espinoza, M.J. Impacto de la Inteligencia Artificial en ciencias de la salud: perspectivas para la enfermería. Kanyú. 2024; 2(I): 34-45. DOI: https://doi.org/10.61210/kany.v2iI.74
Mejías A, Guarate Y, Jiménez A. Revisión documental: Inteligencia Artificial en el campo de la enfermería: implicaciones en la asistencia, administración y educación. Salud, Ciencia y Tecnología. 2022; 2: 88. DOI: https://doi.org/10.56294/saludcyt202288
Cortés M. Sobre Inteligencia Artificial, enfermería, ciencias biomédicas y educación. Revista Cubana de Enfermería. 2024; 40: e6171. Disponible en https:scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttex&pid=SO864-03192024000100017
Ramírez-Pereira M, Figueredo-Borda N, Morales E. La Inteligencia Artificial en el cuidado: un reto para la Enfermería. Enfermería. 2023; 12(1): e3372. DOI: https://doi.org/10.22235/ech.v12i1.3372
Maud D, Verhoeven G, Elissen A, Metzelthin S, Ruwaard D, Mikkas M. Using MAchine learning ti assess the predictive potential of estandardized nursing data for home halthcare case-mix classification. Eur J Health Econ. 2020; 21(8): 1121-1129. DOI: https://doi.org/10.1007/s10198-020-01213-9
Damiani, G.; Altamura, G.; Zedda, M.; Nurchis, M.; Aulino, G.; Alizadeh, H. et al. Potentiality of algorithms and artificial intelligence adoption to improve medication management in primary care: a systematic review. BMJ Open. 2023;13 (3): e065301. DOI: https://doi.org/10.1136/bmjopen-2022-065301
Espín, A.; Mas, M.; Rea, M.; López, S. Tecnología aplicada al cuidado de enfermería: wereables, apps y robótica. RCIM. 2023; 15(1): e567. Disponible en: https://revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/567
Johanson M. Care Robot Orientation: What, Who and How? Potential Users Perceptions. International Journal of Social Robotics. 2020; 12. DOI: https://doi.org/10.1007/s12369-020-00619-y
Rexford M, Balazinska M, Culler D, Wing J. Enabling Computer and Information Science and Engineering Research and Education in the Cloud. National Science Foundation. 2018; 23(1). DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.30487.83364
Elsevier. Consulta inmediata a taxonomías NANDA, NIC y NOC en clinical key students. 2024. Disponible en: https://www.elsevier.com/es-es/connect/consulta-inmediata-a-taxonomias-nanda-nic-noc-en-clinicalkey-student.
Computing Community Consortium (CCC) and the Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI). A 20-Year Community Roadmap for Artificial Intelligence Research in the US, 2019. Disponible en https://cra.org/ccc/wp-content/uploads/sites/2/2019/08/Community-Roadmap-for-AI-Research.pdf
European Commision. Independent High-Level Expert Group On Artificial Intelligence, A definition of AI: Main capabilities and disciplines. 2019. Disponible en: https://www.europarl.europa.eu/cmsdata/196377/AI%20HLEG_Ethics%20Guidelines%20for%20Trustworthy%20AI.pdf.
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Juliana Guadalupe García Paredes, Mariela del Pilar Bedoya Paucar, Gabriela Natalia Matute Plaza, Mayra Alexandra Bajaña Pinela

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
- Los autores/as conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo registrado con la licencia de atribución de Creative Commons 4.0, que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.
- Los autores/as pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as a compartir su trabajo en línea (por ejemplo: en repositorios institucionales o páginas web personales) antes y durante el proceso de envío del manuscrito, ya que puede conducir a intercambios productivos, a una mayor y más rápida citación del trabajo publicado.






