La Inteligencia Artificial y su impacto en la enfermería moderna

Esta columna fue escrita para celebrarlos a ustedes enfermeras y enfermeros que día a día ponen su corazón y conocimiento para hacer de sus hogares, equipos y trabajo, lugares de cuidado y restauración.

Autora: Liliana Mosquera. Enfermera Esp. MSc Tecnologías de la Información y Comunicación en Salud. Miembro Fundador de AIpocrates.

El día Internacional de la Enfermería se celebra el 12 de mayo de cada año para conmemorar el aniversario del nacimiento de Florence Nightingale, quien es considerada la fundadora de la enfermería moderna. Durante su servicio en Crimea, Nightingale mejoró significativamente las condiciones sanitarias y de cuidado de los soldados, y también estableció estándares de formación y ética para la enfermería.

En reconocimiento a su trabajo, se estableció el Día Internacional de la Enfermera en 1974 por el Consejo Internacional de Enfermería. Este día se celebra en todo el mundo para honrar a las enfermeras y enfermeros por su dedicación y servicio en la atención de la salud de las personas, así como para aumentar la conciencia sobre el papel crucial que desempeñan los enfermeros en la atención sanitaria.

Al hablar de enfermería moderna debemos hablar de Inteligencia artificial, que en palabras sencillas se define como “los sistemas informáticos diseñados para interactuar con el mundo a través de funcionalidades como la percepción visual y el reconocimiento de la voz e imitar comportamientos inteligentes que concebimos esencialmente como humanos. En otras palabras, es un tipo de sistema informático que permite a las computadoras imitar la inteligencia humana” (1).

No es desconocido que la IA esta cambiando el mundo, podemos verla como la nueva electricidad. “Así como la invención de la electricidad transformó la forma en que vivimos, trabajamos y jugamos, la IA está lista para transformar el mundo en el que vivimos” (2), también está cambiando nuestro que hacer como enfermeras y nuestro pensar sobre el deber ser de la profesión, la proyección y los retos futuros.

Algunas de las aplicaciones de la inteligencia artificial en enfermería son:

Gráfica 1: creación propia adaptada de Cuidado e inteligencia artificial: una reflexión necesaria. (3)

Veamos algunos ejemplos actuales de la implementación de IA en enfermería (8-12):

1. Robots de apoyo, por ejemplo, TUG creado por AETHON, transporta de manera autónoma insumos y materiales. Actualmente es usado para el transporte de medicamentos, entrega de muestras a laboratorio, entrega de comida y recolección de residuos. Es usado para el trabajo logístico hospitalario. Su software permite la creación de mapas mentales de localización permitiendo su desplazamiento sin problema por las diversas áreas, así como la apertura de puertas y uso de ascensores, adicionalmente garantiza la seguridad de los insumos o materiales que transporta por medio de la biometría. Puede también mencionarse Robot Xenex Light Strike, el cual usa Luz ultravioleta para la desinfección automatizada de áreas hospitalarias.
2. Dispositivos de venopunción y administración de líquidos endovenosos robotizados. Para el año 2019 la revista Technology, publico un estudio en el cual se ponía a prueba un robot capaz de tomar muestras de sangre y/o administrar líquidos endovenosos por medio de imágenes de ultrasonido, guiando robóticamente la aguja al lumen de la vena. Se obtuvo una tasa de éxito del 87% en todos los participantes (n=31), la tasa de éxito para pacientes con acceso venoso no complicado fue de 97% (n=25). Este estudio deja abierta la puerta para la implementación de dicha tecnología en cateterismos cardiacos, inserción de catéter PIC, vías arteriales o dispositivos de diálisis. Ya se cuenta con opciones en el mercado como Veebot o Boodbot.
3. Uso de dispositivos de realidad virtual. Para el manejo de pacientes quemados como estrategia no farmacológica en países como Reino Unido y España. La realidad virtual o la distracción multimodal son otros recursos que han demostrado resultados positivos en el manejo del dolor y la curación de las heridas.
4. Workflow Management. El Hospital Jeroen Bosch de Holanda busca mejorar la atención al paciente y la logística relativa a su estancia. Para ello, ha instalado la solución de Patient Workflow Management de Ricoh, que permite informar a los pacientes sobre tiempos de espera y salas de consulta. En la entrada, se entrega a los pacientes una tarjeta hospitalaria con su imagen y en el vestíbulo hay tres puestos de autoservicio donde pueden obtener información actualizada sobre su atención.

A pesar de que la IA esta trayendo cambios significativos en la manera como hacemos las cosas, su efecto mas importante esta en la manera como pensamos nuestra profesión; A principios del año 2021 se publicaron las conclusiones del think-tank internacional del “Nursing and Artificial Intelligence Leadership Collaborative” (4), celebrado en 2019, en el cual se explicita que:

“Las enfermeras deben participar en todas las etapas de la inteligencia artificial, es decir, desde el desarrollo hasta la implementación. Además, deben adoptar un rol conductor para determinar qué aspectos de la atención de enfermería se pueden delegar, así como ser actores claves en la introducción de dichas tecnologías en el sistema de salud”.

La Inteligencia Artificial es un aliado estratégico, que permite la proyección hacia nuevas posibilidades. De hecho, la incursión de la IA en enfermería permitirá crecer en 3 aspectos importantes (3,7).

1. Creación de nuevos roles, como lo leímos en la columna: ¿La Inteligencia Artificial (IA) va a reemplazarme? https://shorturl.at/lsyO1, en este momento no es una opción concebir nuestro desarrollo profesional sin la tecnología, al contrario, incursionar en ella nos dará más posibilidades, y es una oportunidad para ser precursores del cambio. La practica como la conocemos hoy está cambiando y depende de nuestra visión si avanzamos o esperamos que nos atropelle el cambio.
2. Mejoras en la calidad de atención y flujos de trabajo. A pesar de que la implementación de la IA o ayudas tecnológicas depende de la capacidad de inversión o en muchos casos de los determinantes sociales y la equidad social, es necesario mencionar que donde pueda ser implementada los resultados de calidad y aprovechamiento de recursos son evidentes.
3. Reducción de costos. Sabemos de antemano que la implementación de IA tiene un costo alto, pero sopesa su costo beneficio. Veamos:

Gráfica 2: creación propia.

Indiscutiblemente su implementación dentro de nuestro que hacer, implica un cambio en el paradigma de enfermería, es decir debemos dar espacio a nuevas teorías de cuidado y tecnología.

Gráfica 3: Creación propia

Por un lado, Locsin (5) nos propone el paradigma en el cual cohabita el cuidado y la tecnología, siendo la tecnología la precursora de los beneficios aumentados del cuidado. La «Theory of Technological Competency as Caring in Nursing» (Teoría de la Competencia Tecnológica como Cuidado en Enfermería) sostiene que las enfermeras deben desarrollar habilidades tecnológicas y utilizar tecnología de manera competente como parte integral de su práctica de cuidado. Esta teoría reconoce la creciente importancia de la tecnología en la atención médica moderna y sostiene que el uso efectivo de la tecnología puede mejorar la calidad de la atención y la satisfacción del paciente. Al mismo tiempo, sostiene que el cuidado es una parte fundamental de la práctica de enfermería, y que la tecnología debe ser utilizada para mejorar el cuidado, en lugar de reemplazarlo. En resumen, esta teoría aboga por el uso competente de la tecnología como una forma de mejorar el cuidado y la atención al paciente en la enfermería.

De igual manera Tanioka (6) propone el paradigma TETRON (Transactive Relationship Theory of Nursing), teoría de enfermería que enfatiza la importancia de la relación transactiva entre enfermeras y pacientes en la atención de enfermería. Podemos entender la relación transactiva como una relación interdependiente y colaborativa entre la enfermera y el paciente que se basa en la confianza, el respeto y la comunicación efectiva. En una relación transactiva, la enfermera y el paciente interactúan y colaboran para establecer metas y alcanzarlas, de manera dinámica e interdependiente.

La teoría TETRON reconoce la importancia de la tecnología en la atención de enfermería y sostiene que su uso puede contribuir a mejorar la relación transactiva entre enfermeras y pacientes, pero también enfatiza que la tecnología no debe reemplazar la interacción personalizada entre la enfermera y el paciente.

En este corto recorrido hemos visto la importancia y los efectos de la IA sobre la enfermería, ahora hablemos de algunos retos, planteados por el tanque de pensamiento “Nursing and Artificial Intelligence Leadership Collaborative” (4):

RETO 1: EDUCACIÓN

Brecha educativa: Los profesionales y técnicos en enfermería deben estar capacitados para utilizar las herramientas tecnológicas de manera efectiva y segura, y para integrar la tecnología en su práctica clínica y administrativa de una manera que beneficie al paciente y mejore la calidad de la atención de enfermería. La formación en tecnología e IA debe estar presente en la formación de pregrado y postgrado, de manera prioritaria. No debe ser un tema que se restringa a quien interese, debe estar inmerso en el perfil del egresado, dicho proceso implica un cambio curricular, que para nuestro país se está demorando, lo cual genera una desventaja del profesional si se compara frente a otros profesionales del mundo.

RETO 2: PARTICIPACIÓN ACTIVA EN IA

Brecha: Los técnicos y profesionales de enfermería suelen ser usuarios finales de los desarrollos tecnológicos, sin haber estado involucrados en el proceso. Es necesario tener en cuenta que la experiencia como miembros activos del proceso de cuidado genera un impacto en el ciclo de vida de los desarrollos basados en IA.

Involucrar enfermeros en los equipos de desarrollo proporciona:

1. La posibilidad de mitigar la brecha de vocabulario técnico.
2. Aprovechamiento de la experiencia relacional basado en relaciones humanas y empatía.
3. Delimitación clara y especifica del problema a resolver.

Reto 3: IA PARA UNA BUENA PRÁCTICA DE ENFERMERÍA

Brecha: Actualmente existe un conocimiento limitado frente a los beneficios de la IA en las buenas practicas de enfermería. Uno de los mayores desafíos es asegurar que la IA se utilice de manera ética y segura.

Los equipos de enfermería deben estar capacitados para comprender los algoritmos de IA, la calidad de los datos y la interpretación de los resultados, así como para asegurarse de que la IA se utiliza de manera responsable y con el máximo respeto a la privacidad y confidencialidad del paciente.

Debe garantizarse que la IA se integre de manera efectiva y coherente en la atención de enfermería, y que se utilice de manera complementaria a la práctica. La confiabilidad que generan los profesionales de enfermería y el profundo conocimiento de los pacientes y sus problemáticas sociales puede impactar en las brechas tecnológicas y favorecer la equidad social.

Referencias:

1. Anaya, M. Rodriguez, C. Vista de ABC de la inteligencia artificial (IA) aplicada en la salud. (s/f). Recuperado el 10 de mayo de 2023, de Revistamedicina.net website: https://revistamedicina.net/index.php/Medicina/article/view/1639/2120
2. Robert, N. (2019, enero 9). How artificial Intelligence. 30–39.
3. Paladino MS. Cuidado e inteligencia artificial: una reflexión necesaria. Pers Bioet. 2021; 25(2):e2528. DOI: https://doi.org/10.5294/pebi.2021.25.2.8
4. Ronquillo, C. E., Peltonen, L.-M., Pruinelli, L., Chu, C. H., Bakken, S., Beduschi, A., … Topaz, M. (2021). Artificial intelligence in nursing: Priorities and opportunities from an international invitational think-tank of the Nursing and Artificial Intelligence Leadership Collaborative. Journal of Advanced Nursing, 77(9), 3707–3717. doi:10.1111/jan.14855.
5. Chinn, P. L., & Kramer, M. K. (2011). Knowledge development in nursing: Theory and process (8th ed.). St. Louis, MO: Elsevier Mosby.
6. Brixey, J. J., & Cady, R. G. (2011). A middle-range theory of technological competency as caring in nursing. Nursing Science Quarterly, 24(1), 56-64. doi: 10.1177/0894318410384195.
7. Cho, I., & Park, H. (2018). Development of an AI System for Nursing Care. Healthcare informatics research, 24(2), 153-158.
8. Leipheimer, J. M., Balter, M. L., Chen, A. I., Pantin, E. J., Davidovich, A. E., Labazzo, K. S., & Yarmush, M. L. (2019). First-in-human evaluation of a hand-held automated venipuncture device for rapid venous blood draws. Technology, 7(3–4), 98–107. https://doi.org/10.1142/S2339547819500067
9. Méndez hoyos, p. (2022). Manejo del paciente quemado adulto y pediatrico en uci. Manejo del paciente quemado adulto y pediatrico en uci, 152(152), 1–152. https://www.npunto.es/revista/57/manejo-del-paciente-quemado-adulto-y-pediatrico-en-uci
10. La enfermería automatizada del futuro. (s/f). Rocheplus.es. Recuperado el 10 de mayo de 2023, de https://www.rocheplus.es/innovacion/tecnologia/enfermeria-asistencia.html
11. Méndez hoyos, p. (2022). Manejo del paciente quemado adulto y pediatrico en uci. Manejo del paciente quemado adulto y pediatrico en uci, 152(152), 1–152. https://www.npunto.es/revista/57/manejo-del-paciente-quemado-adulto-y-pediatrico-en-uci
12. Sanitario, s. (s/f). Automatización de flujo de pacientes mediante autoservicio para una mejor atención y experiencia para el paciente. Ricoh.es. Recuperado el 10 de mayo de 2023, de https://www.ricoh.es/media/ricoh_patient%20workflow%20management_brochure_es_lr_tcm77-9758.pdf