Impacto de la inteligencia artificial en la predicción de eventos críticos en las unidades de cuidados intensivos: implicaciones para la práctica y la toma de decisiones en enfermería

Abstract

El avance de la inteligencia artificial (IA) ha generado nuevas oportunidades en el ámbito de la salud, particularmente en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI), donde su aplicación permite mejorar la predicción de eventos críticos y optimizar la toma de decisiones clínicas. En este contexto, el objetivo de esta revisión sistemática es analizar el impacto de la inteligencia artificial en la predicción de eventos críticos en las UCI y sus implicaciones en la práctica y la toma de decisiones en enfermería, a partir del análisis de la literatura científica reciente. El estudio se desarrolló bajo un enfoque cualitativo, empleando una revisión sistemática de la literatura basada en la metodología PRISMA. Se establecieron criterios de inclusión y exclusión para asegurar la relevancia y calidad de los estudios analizados, seleccionando investigaciones publicadas entre 2019 y 2025 en bases de datos como Scopus. Se aplicó una estrategia de búsqueda estructurada con operadores booleanos para identificar estudios sobre IA aplicada a la predicción de eventos críticos en UCI y su impacto en la toma de decisiones de enfermería. De un total de 62 documentos identificados, se seleccionaron 12 estudios relevantes tras aplicar los criterios de inclusión y exclusión. Los resultados muestran que la IA ha mejorado significativamente la detección temprana de eventos críticos, optimizando la eficiencia operativa y facilitando la toma de decisiones. Sin embargo, su implementación enfrenta desafíos como la falta de validación clínica, la estandarización de datos y la capacitación del personal de salud.

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