Enfermería Internacional de Emergencias. 2025 diciembre;83:101710. doi: 10.1016/j.ienj.2025.101710. Publicación electrónica de 2025, 15 de noviembre.
ANTECEDENTES: La inteligencia artificial (IA) está remodelando cada vez más la medicina de urgencias y la enfermería al permitir una toma de decisiones más rápida, precisa y escalable. En entornos de alta presión, como los departamentos de emergencia (SU), las tecnologías de inteligencia artificial se han mostrado prometedoras para mejorar la clasificación, el diagnóstico, la toma de decisiones clínicas y la eficiencia operativa. A pesar de este potencial, el conjunto actual de pruebas sigue estando fragmentado y falta una síntesis exhaustiva de las diversas aplicaciones de la IA.
OBJETIVO: Esta revisión general tuvo como objetivo sintetizar la evidencia existente a nivel de revisión sobre la aplicabilidad de la inteligencia artificial en el manejo de pacientes de emergencia.
MÉTODOS: Se realizó una revisión general sistemática siguiendo las directrices PRISMA. Se identificaron revisiones sistemáticas, revisiones de alcance y síntesis narrativas centradas en la IA en entornos de emergencia mediante búsquedas exhaustivas en cinco bases de datos principales. La búsqueda cubrió estudios publicados entre enero de 2013 y marzo de 2025. Se extrajeron datos sobre tipos de IA, áreas de enfoque clínico, estrategias de implementación, resultados y barreras. Se utilizó la lista de verificación del Instituto Joanna Briggs (JBI) para la evaluación de la calidad y los hallazgos se sintetizaron temáticamente.
RESULTADOS: Se incluyeron un total de 24 revisiones elegibles. El análisis reveló el impacto significativo de la IA en cuatro dominios principales: clasificación y estratificación de riesgos, apoyo al diagnóstico, toma de decisiones clínicas y optimización del flujo de trabajo. Herramientas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo mejoraron la precisión del diagnóstico, la coherencia en las decisiones y el flujo de pacientes. Sin embargo, se informaron sistemáticamente barreras como problemas de interoperabilidad, falta de explicabilidad, preocupaciones sobre la privacidad de los datos y ambigüedad legal.
CONCLUSIÓN: La IA tiene un potencial transformador en la gestión de pacientes de emergencia. Si bien los beneficios clínicos son claros, la adopción generalizada depende de abordar desafíos técnicos, éticos y regulatorios. Los esfuerzos futuros deberían centrarse en sistemas de IA explicables, validados e integrados por el usuario para garantizar una implementación responsable y equitativa en la atención de emergencia.
PubMed:41242110 | DOI:10.1016/j.ienj.2025.101710