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"Enfermería Informática en tiempos de inteligencia artificial"
Lic. Denis Alejandro Miranda Chavez
La inteligencia artificial transforma la salud, pero su integración real al cuidado sanitario aún es limitada. Allí es donde surge esta disciplina como un perfil capaz de tender el puente entre los algoritmos y la cama del paciente.
Cada 12 de mayo conmemoramos el Día Internacional de la Enfermería, una fecha que recuerda el nacimiento de Florence Nightingale y el inicio de la enfermería como disciplina moderna. Desde entonces, múltiples procesos históricos, científicos y sociales transformaron profundamente el ejercicio profesional. Entre ellos, la revolución tecnológica de las últimas décadas ocupa un lugar central porque ha modificado herramientas y metodologías de trabajo pero sobre todo por su impacto directo en las dinámicas de cuidado.
La expansión de los sistemas de información en salud cambió la manera en que se registran, organizan y utilizan los datos clínicos. Historias clínicas electrónicas, sistemas interoperables, telemedicina y plataformas digitales comenzaron a formar parte de la práctica cotidiana. Frente a la necesidad de profesionales capaces de gestionar esa información con criterio científico y visión asistencial, surgió la informática en salud como un campo interdisciplinario destinado a integrar tecnología, conocimiento clínico y gestión sanitaria.
Dentro de esta disciplina emergente, la enfermería informática adquirió una relevancia que hoy trasciende ampliamente el ámbito hospitalario. Lejos de ser una casualidad, representa la convergencia entre el cuidado y la tecnología. Se trata de un perfil profesional que integra herramientas digitales, análisis de datos y procesos clínicos con el objetivo de mejorar la calidad, la seguridad y la continuidad de la atención.
Su posición resulta especialmente valiosa porque la enfermería conoce en profundidad los procesos asistenciales de su disciplina y, al mismo tiempo, trabaja históricamente de manera interdisciplinaria y transdisciplinaria, articulando múltiples actores y dimensiones del cuidado de las personas, sus familias y las comunidades en los distintos procesos de salud-enfermedad. Esa cercanía cotidiana con el paciente y con el funcionamiento real de los equipos de salud le otorga una perspectiva singular para evaluar el impacto efectivo que tienen las tecnologías en la práctica clínica.
Paradójicamente, mientras la inteligencia artificial transforma en forma acelerada los sistemas de salud, emerge con mayor fuerza la necesidad de redefinir un rol aún relativamente “joven”. La rápida incorporación de estas tecnologías abrió nuevas preguntas sobre el futuro profesional y sobre las capacidades necesarias para integrarlas de manera segura, ética y significativa en la atención sanitaria. Más que intentar anticipar el futuro, el desafío actual parece consistir en comprender qué perfiles serán capaces de articular el desarrollo técnico de los algoritmos con las dinámicas reales del cuidado.
Porque, aunque la inteligencia artificial ya ocupa un lugar importante en el debate sanitario, todavía existe una distancia considerable entre las demostraciones tecnológicas y su incorporación efectiva a la cama del paciente. Grandes modelos de lenguaje como OpenAI ChatGPT, Google Gemini o Anthropic Claude demostraron utilidad para resumir información, generar contenidos educativos, asistir tareas administrativas o colaborar en procesos documentales. Sin embargo, su integración segura y sostenida dentro del flujo asistencial continúa siendo limitada.
La convivencia paralela entre estas herramientas y los registros clínicos utilizados en la práctica cotidiana ya es una realidad, y negarla resulta poco conveniente. La evidencia disponible muestra una distinción fundamental para comprender este fenómeno: una cosa es el rendimiento técnico de un modelo —es decir, la precisión con la que resuelve una tarea específica— y otra muy distinta es su desempeño dentro del flujo de trabajo clínico, donde importa su capacidad de integrarse de manera efectiva en procesos reales de atención, sin generar nuevos riesgos o sobrecargas.
Hoy abundan las demostraciones de capacidad predictiva o generativa, aunque todavía son escasas las implementaciones sostenibles, seguras y verdaderamente integradas al cuidado cotidiano. Y esa diferencia no es menor. Incorporar inteligencia artificial a un sistema de salud no implica simplemente sumar una herramienta informática; implica introducir una intervención compleja que modifica dinámicas laborales, redistribuye responsabilidades y depende de infraestructura, calidad de datos, gobernanza institucional y formación de los equipos de salud.
Pensar la IA desde esta perspectiva obliga a formular preguntas estratégicas: ¿en qué conviene invertir?, ¿qué riesgos son aceptables?, ¿qué impacto real tendrá sobre la atención?, ¿cómo se evalúa el beneficio clínico?, ¿qué consecuencias puede generar sobre los profesionales y pacientes? En este escenario, la enfermería informática adquiere un rol central. Su función no se limita al uso de herramientas tecnológicas, sino que implica interpretar cómo esas tecnologías pueden responder a necesidades concretas de pacientes, profesionales e instituciones dentro de la práctica clínica real.
Al mismo tiempo, las organizaciones de salud enfrentan decisiones cada vez más complejas, impulsadas tanto por las demandas crecientes de sus usuarios como por la necesidad de optimizar recursos y sostener sistemas asistenciales progresivamente tensionados. Es allí donde la enfermería informática ocupa una posición estratégica para participar en definiciones clave: qué tecnologías priorizar, qué infraestructura resulta necesaria, cuál es el beneficio esperado y qué riesgos clínicos, operativos o éticos se ponen en juego en cada implementación.
Para llevar esta discusión a un terreno más concreto, vale recorrer algunas experiencias recientes lideradas por enfermeras y enfermeros en distintas partes del mundo. En un estudio de implementación realizado en tres hospitales de Taiwán se integró un modelo de inteligencia artificial generativa al sistema de información de enfermería para elaborar borradores automáticos de informes de pase de guardia entre turnos bajo el marco ISBAR. El sistema redujo significativamente el tiempo de documentación por paciente y permitió recuperar cientos de horas mensuales de trabajo. Más allá del ahorro operativo, surge un interrogante especialmente relevante para la disciplina sobre cómo reasignar ese tiempo recuperado dentro de la planificación del cuidado y del contacto directo con las personas.
Otro ejemplo, desarrollado en Canadá, consistió en la creación de un sistema experimental de soporte a la decisión clínica para la titulación de nitroglicerina intravenosa en unidades críticas. Mediante aprendizaje automático, el sistema buscó anticipar la respuesta de la presión arterial sistólica antes de modificar la dosis administrada. La titulación de fármacos vasoactivos suele implicar procesos de ensayo y error asociados a riesgo de hipotensión; predecir la respuesta podría permitir decisiones más precisas y seguras dentro de contextos de alta complejidad asistencial.
También existen aplicaciones orientadas a dimensiones éticas del cuidado. En Estados Unidos, un grupo de enfermeras y enfermeros de práctica avanzada utilizó procesamiento de lenguaje natural para detectar lenguaje estigmatizante en registros clínicos obstétricos. El sistema identificó expresiones que cuestionaban la credibilidad de las pacientes o reproducían sesgos implícitos, superando enfoques tradicionales basados únicamente en palabras clave. Su potencial radica en visibilizar fenómenos que pueden asociarse a desigualdades y peores resultados clínicos.
Otros desarrollos avanzan en direcciones similares: escribas digitales y herramientas de escucha ambiental que agilizan la carga documental; análisis de voz para la detección temprana de deterioro cognitivo; o modelos predictivos destinados a reducir la fatiga de alarma mediante el descarte de falsas alertas. Asimismo, hay expectativas importantes en torno a la planificación de personal y la gestión de dotaciones, un campo de enorme interés para la administración del cuidado, aunque todavía en proceso de consolidar metodologías replicables y resultados consistentes.
Todo este escenario exige competencias nuevas. Los profesionales de enfermería necesitan desarrollar alfabetización en inteligencia artificial para comprender, al menos en sus fundamentos, conceptos como aprendizaje automático, modelos predictivos o procesamiento de lenguaje natural. Del mismo modo, requieren alfabetización en datos que les permita interpretar análisis, identificar sesgos y evaluar críticamente la calidad de la información utilizada por los sistemas.
Se trata de una competencia cada vez más relevante para la seguridad del paciente, trascendiendo su figura de conocimiento complementario. El personal de enfermería tiene la responsabilidad de actuar como un filtro crítico frente a los errores de la inteligencia artificial: verificar información generada automáticamente, corregir datos erróneos o inventados, vigilar que los algoritmos no perpetúen desigualdades derivadas de datos históricos sesgados y proteger la privacidad de información sensible dentro de entornos digitales cada vez más complejos.
Sin embargo, incluso en un contexto de automatización creciente, existen dimensiones del cuidado que continúan siendo profundamente humanas. En una reflexión reciente sobre inteligencia artificial y ética del cuidado, la profesora María Soledad Paladino señala que el cuidado de enfermería incluye dimensiones técnicas e instrumentales, pero las trasciende, ya que su sentido último radica en responder de manera integral a la vulnerabilidad humana. La inteligencia artificial puede colaborar en tareas como documentar, resumir información, automatizar procesos o generar predicciones clínicas; sin embargo, todavía permanece lejos de reemplazar aspectos centrales del cuidado, como la presencia profesional, el vínculo terapéutico y la interpretación contextual de las necesidades de cada persona, familia o comunidad.
En cierta forma, esta discusión no resulta completamente nueva para la disciplina. Florence Nightingale no solo sentó las bases de la enfermería moderna, sino que también incorporó el uso sistemático de registros y estadísticas para mejorar las condiciones de atención. Desde ese punto de partida, la enfermería informática representa una continuidad de esa relación histórica entre cuidado, información y toma de decisiones.
Tal vez, bajo esa lógica, la verdadera medida del éxito esté en garantizar que esas tecnologías cada vez más sofisticadas contribuyan efectivamente a mejorar la experiencia del cuidado, fortalecer la seguridad de los pacientes y recuperar tiempo para sostener aquello que continúa siendo esencial e irreemplazable: el encuentro humano entre profesionales y personas que atraviesan situaciones de vulnerabilidad.
Denis Miranda Chavez
Soy licenciado en Enfermería, especialista en Enfermería Cardiovascular. En 2024 ingresé a la residencia de Informática en Salud del Hospital Italiano, donde participo en proyectos de enfermería informática. Actualmente, también soy maestrando en Informática en Salud por la misma institución.