Enfermería Internacional de Emergencias. 2025 diciembre;83:101680. doi: 10.1016/j.ienj.2025.101680. Publicación electrónica de 2025, 20 de septiembre.
OBJETIVOS: Evaluar la eficacia de los sistemas de clasificación del Índice de gravedad de emergencia (ESI) asistidos por inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión de la clasificación, resultados seleccionados que incluyen clasificación insuficiente y excesiva, tiempo de espera y flujo de trabajo del paciente, y barreras para la implementación en enfermería de emergencia.
DISEÑO: Revisión sistemática.
MÉTODOS: Se utilizó una síntesis narrativa para evaluar los hallazgos de los estudios elegibles. Para la evaluación de la calidad se aplicó la Herramienta de Evaluación de Métodos Mixtos (MMAT). Se incluyeron estudios que examinaron los sistemas de clasificación ESI asistidos por IA que involucraban a enfermeras de emergencia e informaron sobre el desempeño de la clasificación y los desafíos de implementación.
FUENTES DE DATOS: Se realizó una búsqueda en CINAHL, Medline, PsycINFO, PubMed y Google Scholar de artículos en inglés publicados entre 2018 y 2025.
RESULTADOS: Diez estudios cumplieron los criterios de inclusión. Los sistemas de clasificación ESI asistidos por IA mejoraron la precisión, demostrando un AUC, puntuación F1, sensibilidad y especificidad más altas en comparación con la enfermería de clasificación tradicional. Estos sistemas también redujeron las tasas de sobreclasificación y subclasificación, minimizaron los largos tiempos de espera y mejoraron el flujo de pacientes. Sin embargo, las barreras incluyeron la dependencia de datos retrospectivos, la necesidad de validación del modelo y la posible resistencia de las enfermeras.
CONCLUSIÓN: Los sistemas de clasificación ESI asistidos por IA demuestran beneficios prometedores para mejorar la precisión y la eficiencia de la clasificación en la enfermería de emergencia. Si bien la IA puede ser una valiosa herramienta de apoyo a la toma de decisiones, debería complementar, en lugar de reemplazar, el juicio clínico. La integración de la IA en la clasificación de emergencias puede optimizar los flujos de trabajo, reducir la carga de trabajo y mejorar la precisión de las evaluaciones de los pacientes.
PubMed:40976067 | DOI:10.1016/j.ienj.2025.101680