El impacto de la inteligencia artificial en la enfermería oncológica: avances, desafíos y consideraciones bioéticas
- Juan Sebastián Torres Sierra
- 11 dic 2024
- 4 Min. de lectura
Actualizado: 14 dic 2024
En los últimos años, la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la salud ha ganado terreno como una herramienta transformadora. Particularmente, la enfermería oncológica se ha beneficiado de la integración de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y modelos predictivos. Este artículo examina cómo la IA está remodelando la práctica de la enfermería en oncología, destacando sus contribuciones, limitaciones y los retos bioéticos que conlleva.
La IA ha encontrado aplicaciones diversas en oncología, como la identificación de factores de riesgo, la predicción de complicaciones postoperatorias y la gestión personalizada de pacientes con cáncer. Por ejemplo, algoritmos de aprendizaje profundo han sido empleados para analizar datos clínicos complejos, como imágenes médicas, facilitando diagnósticos más precisos y rápidos. Además, herramientas basadas en IA permiten identificar patrones en las narrativas clínicas de enfermería que ayudan a predecir resultados como el tiempo de estancia hospitalaria o la incidencia de efectos secundarios tras tratamientos como la quimioterapia.
Un caso destacado es el uso de sistemas de apoyo a la decisión clínica, que integran datos clínicos en tiempo real para alertar sobre riesgos potenciales, como trombosis venosa profunda o infecciones postquirúrgicas. Estos sistemas no solo optimizan la carga de trabajo de los profesionales, sino que también mejoran la experiencia y seguridad del paciente. Asimismo, la IA está permitiendo avances significativos en la monitorización remota de pacientes, facilitando un seguimiento más continuo y personalizado que mejora la adherencia a los tratamientos y reduce los desplazamientos innecesarios.
A pesar de estas contribuciones, la implementación real en entornos clínicos sigue siendo limitada debido a barreras como la calidad desigual de los datos, la falta de validación clínica de algunos modelos y la resistencia al cambio en los sistemas de salud. Estas limitaciones resaltan la necesidad de una mayor inversión en educación para el personal de enfermería y de un enfoque colaborativo entre ingenieros, clínicos y responsables políticos.
La utilización de IA plantea preguntas cruciales sobre la ética en la práctica de la salud. Una preocupación central es el riesgo de sesgos algorítmicos, que podrían exacerbar desigualdades existentes si las poblaciones marginalizadas están subrepresentadas en los datos de entrenamiento. Además, el uso de sistemas que operan como "cajas negras" plantea dilemas sobre la transparencia y responsabilidad en la toma de decisiones clínicas. Por ejemplo, ¿Qué sucede si un algoritmo falla en predecir un evento adverso? ¿Quién asume la responsabilidad: el desarrollador del software, el profesional de la salud o la institución que implementó la tecnología?.
Por otro lado, existe el riesgo de una deshumanización del cuidado debido a la dependencia excesiva en herramientas tecnológicas. La enfermería, como profesión centrada en la persona, debe garantizar que las innovaciones tecnológicas complementen, en lugar de reemplazar, la interacción humana y el juicio clínico. Es imperativo que los profesionales de enfermería se involucren en la gobernanza de la IA para garantizar que estas herramientas se implementen de manera equitativa y centrada en el paciente. Este involucramiento también ayudaría a establecer estándares éticos y prácticos para el desarrollo y uso de estas tecnologías.
Con todo lo anterior vale la pena preguntarnos:
¿Cómo pueden los programas de formación en enfermería integrar competencias en IA para preparar a los profesionales para un entorno tecnológico en constante evolución?
¿Qué medidas pueden adoptarse para minimizar los sesgos en los modelos de IA utilizados en la atención oncológica?
¿Cuál es el equilibrio óptimo entre la automatización y la humanización del cuidado en la enfermería oncológica?
¿Cómo puede garantizarse la transparencia en los sistemas de IA para que los profesionales puedan confiar plenamente en sus resultados?
¿Qué rol debería tener la enfermería en la creación de políticas para la atención oncológica asistida con IA?
La IA tiene el potencial de transformar la enfermería oncológica y la medicina en general, mejorando significativamente los resultados de los pacientes y optimizando los procesos de cuidado y tratamiento.
En el contexto médico, la IA puede facilitar diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados mediante el análisis avanzado de datos clínicos, como imágenes diagnósticas o biomarcadores. Esto permite que los médicos puedan identificar patrones y riesgos que de otro modo pasarían desapercibidos, complementando así el juicio clínico. Asimismo, la enfermería, en colaboración con la medicina, se beneficia de estas herramientas para implementar planes de cuidado más eficaces y mejorar la comunicación interdisciplinaria. Sin embargo, es crucial abordar los retos éticos, técnicos y educativos que surgen con su adopción.
La colaboración interdisciplinaria entre enfermeros, médicos, ingenieros y responsables de políticas será clave para garantizar que estas herramientas sean accesibles, éticas y efectivas. Además, la capacitación de los profesionales de la salud en competencias tecnológicas les permitirá desempeñar un rol protagónico en esta revolución digital, asegurando que la tecnología no solo sea una herramienta, sino un catalizador para un cuidado más humano y equitativo.
Referencias
O'Connor S, Vercell A, Wong D, et al. The application and use of artificial intelligence in cancer nursing: A systematic review. Eur J Oncol Nurs. 2024; 68: 102510.
Maddox TM, Rumsfeld JS, Payne PRO. Questions for Artificial Intelligence in Health Care. JAMA. 2019; 321(1): 31-32.
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