Incluido en la revista Ocronos. Vol. IX. N.º 11–Noviembre 2026.
Pág. Inicial: Vol. IX; N.º 11: 141
Autor principal (primer firmante): Joseba Setas Armendariz
Fecha recepción: 07/10/2026
Fecha aceptación: 03/11/2026
Ref.: Ocronos. 2026;9(11): 141
Autores:
- Joseba Setas Armendariz
- Alba Zubieta Cordón
- Natalia Antón Aldivar
- Rocio Ausejo Valles
- Ana María López Martínez
- Xavier Alba Oroz
Resumen
Introducción
La inteligencia artificial (IA) está adquiriendo una presencia creciente en los sistemas sanitarios y está modificando progresivamente diferentes ámbitos de la práctica enfermera. Las herramientas basadas en IA permiten analizar grandes cantidades de información, identificar patrones, apoyar determinadas decisiones clínicas y automatizar algunas tareas. Su incorporación puede contribuir a mejorar la eficiencia y facilitar determinados procesos relacionados con los cuidados, aunque también plantea desafíos relacionados con la seguridad del paciente, la privacidad, los sesgos algorítmicos, la responsabilidad profesional y la necesidad de mantener una adecuada supervisión humana.
Objetivo
Analizar las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en Enfermería, sus potenciales beneficios para la práctica clínica y los principales desafíos asociados a su incorporación en el ámbito sanitario.
Metodología
Se realizó una revisión bibliográfica narrativa de literatura científica relacionada con inteligencia artificial y Enfermería. Se consultaron publicaciones indexadas principalmente en PubMed/MEDLINE, complementándose la información con documentos y recomendaciones de la Organización Mundial de la Salud. Se priorizaron revisiones y estudios recientes, especialmente publicaciones correspondientes al periodo 2020-2026, incorporándose también documentos de referencia relevantes.
Resultados
La literatura revisada identifica aplicaciones de la inteligencia artificial en apoyo a la toma de decisiones clínicas, monitorización, proceso enfermero, documentación, predicción de riesgos, educación sanitaria, personalización de cuidados y optimización de determinadas actividades profesionales. La inteligencia artificial generativa constituye un área de especial crecimiento. Sin embargo, la evidencia clínica disponible presenta heterogeneidad y persisten dificultades relacionadas con la fiabilidad, los sesgos, la privacidad, la transparencia, la reproducibilidad y la formación de los profesionales.
Conclusiones
La inteligencia artificial puede constituir una herramienta de apoyo relevante para la Enfermería, pero no debe sustituir el juicio clínico, la relación terapéutica ni la responsabilidad profesional. Su integración requiere formación específica, evaluación de resultados, protección de datos, supervisión humana y criterios éticos que permitan aprovechar sus beneficios sin comprometer la seguridad y la humanización de los cuidados.
Palabras clave: inteligencia artificial; enfermería; cuidados de enfermería; tecnología sanitaria; seguridad del paciente; toma de decisiones clínicas; inteligencia artificial generativa.
Introducción
La transformación digital de los sistemas sanitarios ha favorecido la aparición de nuevas herramientas destinadas a mejorar la prevención, el diagnóstico, el tratamiento, la investigación y la organización de los servicios sanitarios. Dentro de este proceso, la inteligencia artificial constituye una de las tecnologías con mayor potencial de transformación debido a su capacidad para procesar grandes volúmenes de información y detectar patrones mediante algoritmos.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) reconoce el potencial de la IA para mejorar diferentes áreas de la asistencia sanitaria, pero subraya que su desarrollo e implementación deben realizarse bajo criterios de seguridad, ética, equidad, protección de los derechos humanos, privacidad y adecuada gobernanza. [1-4]
En Enfermería, la introducción de la IA puede afectar a diferentes dimensiones del trabajo profesional. La valoración del paciente, el proceso enfermero, la documentación clínica, la monitorización, la educación sanitaria, la planificación de recursos y el apoyo a la toma de decisiones constituyen algunos de los ámbitos en los que se están desarrollando aplicaciones.
Una revisión paraguas publicada en 2025 identificó aplicaciones de IA en Enfermería relacionadas especialmente con el apoyo a la toma de decisiones clínicas, la monitorización de pacientes, la educación enfermera y la optimización de los flujos de trabajo. Al mismo tiempo, señaló problemas relacionados con privacidad, sesgos, cuestiones éticas y limitada alfabetización en IA. [5]
Una revisión de alcance publicada a finales de 2025 analizó específicamente la utilización de la IA como apoyo al proceso enfermero. Los autores identificaron aplicaciones relacionadas con la documentación y valoración, la inferencia diagnóstica, la predicción de acontecimientos adversos y la cualificación y personalización de los cuidados. También destacaron la necesidad de formación profesional y de integrar la IA de forma adecuada en los procesos de trabajo. [6]
La aparición de la inteligencia artificial generativa y de los modelos de lenguaje ha ampliado todavía más las posibilidades de utilización de estas tecnologías. Una revisión integradora publicada en 2026 identificó aplicaciones de IA generativa relacionadas con apoyo a la toma de decisiones, educación y autocuidado del paciente y mejora de la eficiencia del trabajo enfermero, aunque señaló que la evidencia disponible continúa siendo predominantemente exploratoria. [7]
Por otra parte, una revisión paraguas publicada en 2026 sobre tecnologías de IA aplicadas a la toma de decisiones clínicas enfermeras encontró que la literatura disponible continúa presentando limitaciones importantes, entre ellas la escasez de estudios comparativos rigurosos, la posibilidad de sesgos algorítmicos, problemas de reproducibilidad y un número limitado de evaluaciones clínicas en entornos reales. [8]
Por este motivo, la incorporación de la IA a la Enfermería no debe abordarse únicamente desde una perspectiva tecnológica. Resulta necesario valorar simultáneamente sus implicaciones clínicas, éticas y profesionales, manteniendo como elementos centrales la seguridad del paciente, la autonomía, la privacidad, la equidad y la humanización de los cuidados.
Objetivos
Objetivo general
Analizar las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en Enfermería, sus potenciales beneficios y los desafíos asociados a su incorporación en la práctica clínica.
Objetivos específicos
- Identificar las principales áreas de aplicación de la inteligencia artificial en Enfermería.
- Analizar su posible contribución a la seguridad y calidad de los cuidados.
- Examinar el papel de la IA como herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas.
- Describir las posibilidades de la inteligencia artificial generativa en la práctica enfermera.
- Identificar los principales riesgos relacionados con privacidad, sesgos, errores y seguridad.
- Analizar la necesidad de formación específica de los profesionales de Enfermería.
- Valorar la importancia de mantener la supervisión y responsabilidad profesional en el uso de sistemas de IA.
- Analizar la relación entre innovación tecnológica y humanización de los cuidados.
Metodología
Se realizó una revisión bibliográfica narrativa sobre la aplicación de la inteligencia artificial en Enfermería.
La búsqueda bibliográfica se orientó principalmente hacia publicaciones indexadas en PubMed/MEDLINE. Se complementó con documentos institucionales de la Organización Mundial de la Salud relacionados con inteligencia artificial, ética, gobernanza y regulación sanitaria.
Se utilizaron combinaciones de términos relacionados con artificial intelligence, nursing, nursing care, clinical decision support, generative artificial intelligence, machine learning, patient safety, nursing process, clinical decision-making y healthcare technology.
Se priorizaron publicaciones recientes, especialmente aquellas correspondientes al periodo 2020-2026. También se incorporaron documentos institucionales y trabajos anteriores cuando resultaron relevantes para contextualizar la evolución de la IA aplicada a la asistencia sanitaria.
La información obtenida fue organizada mediante un análisis temático centrado en las aplicaciones clínicas y organizativas de la IA, sus beneficios potenciales, sus limitaciones, sus implicaciones éticas y las competencias profesionales necesarias para su utilización.
Al tratarse de una revisión bibliográfica narrativa, no se establecieron criterios metodológicos propios de una revisión sistemática, no se realizó metaanálisis y no se presentan cifras de identificación o selección de estudios como si correspondieran a una revisión sistemática.
Resultados
Inteligencia artificial y transformación de la práctica enfermera
La IA está introduciendo nuevas posibilidades en el ámbito sanitario mediante sistemas capaces de analizar datos, reconocer patrones y generar predicciones o recomendaciones.
En Enfermería, esta transformación puede afectar tanto a las actividades directamente relacionadas con el paciente como a las relacionadas con la organización, documentación y planificación de los cuidados.
La IA puede facilitar determinadas tareas repetitivas y ayudar a analizar información clínica, permitiendo que el profesional disponga de herramientas adicionales para valorar la evolución del paciente.
Sin embargo, la utilidad de estos sistemas depende de la calidad de los datos, del diseño y validación del algoritmo, del contexto de utilización y de la capacidad del profesional para interpretar críticamente sus resultados.
Por ello, la IA debe considerarse una herramienta complementaria dentro de la práctica clínica y no una fuente autónoma de decisiones.
Apoyo a la toma de decisiones clínicas
Una de las aplicaciones potencialmente más relevantes de la IA consiste en proporcionar apoyo al profesional durante la toma de decisiones.
Los sistemas de IA pueden analizar simultáneamente diferentes variables clínicas y detectar patrones asociados con determinados riesgos. En Enfermería, esta posibilidad puede ser especialmente relevante en situaciones que requieren vigilancia continuada y reconocimiento precoz de cambios en el estado del paciente.
Una revisión paraguas publicada en 2026 encontró que las tecnologías de IA muestran potencial para mejorar la toma de decisiones clínicas enfermeras, pero también señaló que la evidencia está limitada por la escasez de estudios comparativos rigurosos y de evaluaciones realizadas en escenarios clínicos reales. [8]
El objetivo, por tanto, no debería ser sustituir el razonamiento clínico enfermero, sino proporcionar información adicional que facilite una valoración integral.
La decisión clínica debe continuar dependiendo del profesional responsable, que debe integrar la información proporcionada por la tecnología con la situación clínica, las necesidades individuales y el contexto del paciente.
Monitorización y detección precoz del deterioro clínico
La monitorización constituye otro ámbito con potencial de aplicación.
Los sistemas de IA pueden analizar de manera continuada determinadas variables y detectar cambios o patrones que podrían asociarse con deterioro clínico.
Esta posibilidad puede resultar especialmente interesante en unidades donde los pacientes requieren vigilancia estrecha.
Los modelos predictivos pueden ayudar a priorizar pacientes o situaciones que requieren una valoración profesional más inmediata.
No obstante, una predicción algorítmica no equivale a un diagnóstico clínico. Los sistemas pueden presentar resultados incorrectos y deben interpretarse siempre dentro del contexto asistencial.
Inteligencia artificial y proceso enfermero
La IA puede integrarse potencialmente en diferentes fases del proceso enfermero.
Durante la valoración, puede ayudar a organizar información procedente de diferentes fuentes. En la fase diagnóstica, determinados sistemas pueden contribuir a identificar patrones relacionados con necesidades o problemas de salud.
En la planificación, los modelos predictivos pueden utilizarse para identificar riesgos y facilitar la priorización de determinadas intervenciones.
Durante la ejecución y evaluación, la tecnología puede facilitar el seguimiento de indicadores y ayudar a valorar la evolución del paciente.
La revisión de alcance de Gomes et al. identificó precisamente aplicaciones relacionadas con documentación y valoración, inferencia diagnóstica, predicción de acontecimientos adversos y personalización de cuidados. [6]
Estas aplicaciones deben entenderse como apoyo al proceso enfermero y no como sustitución del razonamiento profesional.
Documentación y registro de los cuidados
La documentación clínica constituye una parte esencial de la actividad enfermera, pero puede representar una carga considerable de trabajo.
Las herramientas basadas en IA pueden facilitar la organización de información, la estructuración de datos y la elaboración de borradores.
La inteligencia artificial generativa también permite transformar información no estructurada en textos organizados.
Estas posibilidades pueden contribuir a reducir determinadas cargas administrativas y favorecer que el profesional disponga de más tiempo para actividades asistenciales.
Sin embargo, cualquier contenido generado automáticamente debe ser revisado antes de incorporarse a la documentación clínica.
Los modelos generativos pueden producir información incorrecta o incompleta y presentar respuestas aparentemente coherentes que carecen de fundamento.
Inteligencia artificial generativa en enfermería
La aparición de herramientas capaces de generar texto, imágenes y otros contenidos ha ampliado las posibilidades de utilización de la IA.
En Enfermería, estas herramientas pueden utilizarse potencialmente para preparar materiales educativos, organizar información, generar borradores de documentos o apoyar determinadas actividades formativas.
Una revisión integradora publicada en 2026 identificó tres grandes ámbitos de utilización de la IA generativa en la práctica clínica enfermera: apoyo a la toma de decisiones, educación y autocuidado de pacientes con enfermedades crónicas y mejora de la eficiencia del trabajo. [7]
Los autores señalan también que la evidencia disponible debe interpretarse con cautela debido a la heterogeneidad de los estudios y al carácter predominantemente exploratorio de la investigación existente. [7]
La generación automática de información no garantiza su veracidad. Por este motivo, el profesional debe comprobar siempre las respuestas antes de utilizarlas en un contexto clínico.
Educación sanitaria y promoción del autocuidado
La IA puede utilizarse como complemento de la educación sanitaria proporcionando información adaptada a las necesidades de diferentes pacientes.
Los sistemas conversacionales pueden facilitar explicaciones relacionadas con determinadas patologías, tratamientos, hábitos saludables o recomendaciones de autocuidado.
Esta posibilidad puede ser especialmente útil como complemento de la educación proporcionada directamente por los profesionales de Enfermería.
Sin embargo, la información debe adaptarse al nivel de comprensión del paciente y ser supervisada cuando pueda influir en decisiones relacionadas con su salud.
La educación sanitaria requiere además empatía, escucha y comprensión del contexto personal, elementos que no pueden reducirse exclusivamente a la generación automática de información.
Personalización de los cuidados
La capacidad de analizar grandes cantidades de datos permite identificar perfiles y patrones relacionados con determinadas necesidades asistenciales.
Esta capacidad puede favorecer una atención más personalizada cuando se combina con una valoración profesional integral.
No obstante, la personalización algorítmica no debe convertir al paciente en un simple conjunto de datos.
La individualización de los cuidados continúa requiriendo valoración de preferencias, valores, contexto familiar, situación funcional y circunstancias personales.
Optimización de las cargas de trabajo
La IA puede contribuir a mejorar determinados aspectos organizativos de la actividad enfermera.
Los sistemas predictivos pueden ayudar a anticipar necesidades de recursos, identificar periodos de mayor demanda o facilitar determinados procesos de planificación.
La literatura reciente señala la optimización de flujos de trabajo como uno de los ámbitos potenciales de aplicación de la IA en Enfermería. [5,7]
Sin embargo, la organización de los cuidados no debe basarse exclusivamente en variables cuantitativas. La complejidad clínica y las necesidades reales de los pacientes deben formar parte de cualquier sistema de planificación.
Beneficios potenciales para la práctica enfermera
Entre los principales beneficios potenciales identificados en la literatura se encuentran:
- Apoyo a la toma de decisiones.
- Detección precoz de determinados riesgos.
- Análisis de grandes volúmenes de información.
- Automatización de algunas tareas administrativas.
- Apoyo a la documentación.
- Optimización de determinados flujos de trabajo.
- Personalización de algunas intervenciones.
- Apoyo a la educación sanitaria.
- Facilitar la investigación y formación continuada.
- Posible reducción de determinadas cargas administrativas.
La revisión paraguas de Rony et al. identificó beneficios relacionados con toma de decisiones, monitorización, educación y optimización del trabajo, aunque también destacó importantes desafíos éticos y prácticos. [5]
Riesgos y limitaciones
La incorporación de IA no está exenta de riesgos.
Uno de los principales problemas es la posibilidad de que un sistema produzca resultados incorrectos.
En el caso de la IA generativa pueden aparecer respuestas aparentemente coherentes que contienen errores, información incompleta o referencias inexistentes.
También existen riesgos derivados de los sesgos presentes en los datos empleados para entrenar los algoritmos. Si los datos no representan adecuadamente a determinadas poblaciones, los resultados pueden reproducir o aumentar desigualdades.
La OMS señala entre los principales desafíos de la IA sanitaria aspectos relacionados con seguridad, privacidad, equidad, responsabilidad y derechos humanos. [1-4]
Por ello, la implementación de estas tecnologías debe acompañarse de validación, evaluación continua y mecanismos de supervisión.
Privacidad y protección de datos
La actividad sanitaria implica el tratamiento de información especialmente sensible.
La utilización de herramientas de IA requiere garantizar que los datos de los pacientes sean tratados de forma segura y conforme a la normativa aplicable.
Los profesionales deben evitar introducir información clínica identificativa en herramientas no autorizadas o cuya política de tratamiento de datos no haya sido evaluada por la organización sanitaria.
La confidencialidad constituye una responsabilidad profesional que debe mantenerse independientemente de la tecnología utilizada.
Formación de los profesionales de enfermería
La incorporación de IA modifica las competencias necesarias para trabajar en entornos sanitarios digitalizados.
Los profesionales de Enfermería necesitan comprender qué puede hacer un sistema de IA, cuáles son sus limitaciones y cómo interpretar críticamente sus resultados.
La formación debería incluir:
- fundamentos básicos de inteligencia artificial;
- interpretación crítica de resultados;
- privacidad y protección de datos;
- sesgos algorítmicos;
- seguridad del paciente;
- ética y responsabilidad profesional;
- utilización responsable de herramientas generativas;
- verificación de la información generada automáticamente.
No se trata de convertir al profesional de Enfermería en especialista tecnológico, sino de desarrollar una alfabetización digital suficiente para utilizar estas herramientas de forma segura.
Responsabilidad profesional y supervisión humana
La utilización de IA plantea una cuestión fundamental: quién es responsable de la decisión clínica.
La existencia de una recomendación generada por un algoritmo no elimina la responsabilidad del profesional que utiliza dicha información.
La OMS destaca la necesidad de una gobernanza adecuada y de mecanismos de responsabilidad en la utilización de IA sanitaria. [1-4]
Por ello, debe mantenerse una supervisión humana suficiente, especialmente cuando la información proporcionada por el sistema pueda influir directamente sobre decisiones relacionadas con la salud.
Humanización de los cuidados en la era de la inteligencia artificial
La incorporación de tecnología no debería implicar una reducción de la dimensión humana de la Enfermería.
El cuidado enfermero incluye comunicación, escucha activa, empatía, acompañamiento, educación y apoyo emocional.
La IA puede encargarse de determinadas tareas de análisis o procesamiento de información, pero la relación terapéutica continúa dependiendo fundamentalmente del profesional.
La tecnología puede contribuir a humanizar determinados procesos si permite reducir cargas administrativas y liberar tiempo para el contacto con el paciente.
Sin embargo, también podría producir el efecto contrario si se utiliza de manera inadecuada y aumenta la distancia entre profesionales y pacientes.
El objetivo debe ser utilizar la tecnología para mejorar el cuidado y no para sustituir la relación humana.
Participación de enfermería en el desarrollo de la inteligencia artificial
La participación de los profesionales de Enfermería resulta especialmente relevante durante el diseño, evaluación e implementación de herramientas de IA.
Una revisión paraguas publicada en 2026 señala que la participación enfermera en el desarrollo de estas tecnologías todavía es insuficiente y considera necesaria una mayor implicación de los profesionales para garantizar que las herramientas respondan a las necesidades reales de la práctica clínica. [8]
La experiencia directa de las enfermeras permite identificar problemas que pueden pasar inadvertidos desde una perspectiva exclusivamente tecnológica.
Por ello, la incorporación de IA debería plantearse mediante equipos multidisciplinares en los que participen profesionales sanitarios, especialistas en tecnología, responsables de seguridad, pacientes y expertos en ética.
Discusión
La evidencia disponible muestra que la inteligencia artificial está comenzando a incorporarse a diferentes ámbitos de la Enfermería.
Las principales aplicaciones identificadas se relacionan con la toma de decisiones, la monitorización, el proceso enfermero, la documentación, la educación sanitaria y la organización del trabajo.
Los resultados publicados son prometedores, pero deben interpretarse con cautela. La literatura disponible incluye diferentes tipos de estudios y tecnologías, y una parte importante de las investigaciones continúa siendo exploratoria.
La revisión paraguas de Rony et al. identificó 13 revisiones y encontró aplicaciones relevantes en decisión clínica, monitorización, educación y optimización del trabajo, pero también problemas relacionados con privacidad, sesgos y alfabetización en IA. [5]
Por otra parte, Cant et al. analizaron 16 revisiones que incluían 965 estudios primarios relacionados con IA y toma de decisiones clínicas enfermeras. Los autores señalaron que las pruebas en entornos clínicos reales todavía son escasas y que persisten limitaciones metodológicas importantes. [8]
Estos resultados muestran que una herramienta técnicamente avanzada no necesariamente produce por sí misma mejores resultados asistenciales.
La introducción de IA en Enfermería debe acompañarse de evaluación de resultados, análisis de seguridad, validación en contextos reales y participación activa de los profesionales que utilizarán la tecnología.
La formación adquiere una importancia fundamental. El profesional debe comprender que la IA puede ofrecer recomendaciones útiles, pero también puede cometer errores.
El pensamiento crítico y el razonamiento clínico continúan siendo imprescindibles.
Además, la utilización de IA plantea cuestiones éticas relacionadas con privacidad, transparencia, equidad y responsabilidad. La OMS establece que la incorporación de estas tecnologías debe situar la ética, los derechos humanos, la seguridad y la equidad en el centro de su desarrollo y utilización. [1-4]
Desde una perspectiva enfermera, uno de los principales retos será conseguir que la incorporación tecnológica no reduzca la calidad de la relación con el paciente.
La IA puede asumir tareas de procesamiento de información y apoyar determinados procesos, pero la valoración integral, la comunicación, la empatía y el acompañamiento continúan formando parte esencial de los cuidados.
Por tanto, el futuro de la IA en Enfermería debería orientarse hacia un modelo de colaboración entre tecnología y profesionales, en el que la primera aumente las capacidades del segundo sin sustituir su responsabilidad clínica.
Conclusiones
La inteligencia artificial constituye una tecnología con capacidad para transformar diferentes ámbitos de la práctica enfermera.
Sus principales posibilidades se encuentran en el apoyo a la toma de decisiones, la monitorización, la predicción de riesgos, la documentación, la organización del trabajo, la educación sanitaria y la personalización de determinados cuidados.
La inteligencia artificial generativa representa una nueva área de desarrollo que puede facilitar determinadas actividades profesionales, aunque requiere una especial atención a la exactitud de la información y a la supervisión humana.
Los beneficios potenciales deben valorarse conjuntamente con los riesgos relacionados con errores, sesgos, privacidad, seguridad, transparencia y responsabilidad profesional.
La formación de los profesionales de Enfermería será esencial para conseguir una utilización crítica, segura y responsable de estas herramientas.
La participación de las enfermeras en el diseño y evaluación de sistemas de IA resulta igualmente necesaria para garantizar que las soluciones desarrolladas respondan a las necesidades reales de la práctica asistencial.
La inteligencia artificial no debe sustituir el juicio clínico ni la relación terapéutica.
Su principal valor para la Enfermería debería encontrarse en su capacidad para complementar el trabajo profesional y contribuir a una atención más segura, eficiente y personalizada.
El desarrollo de una Enfermería preparada para la inteligencia artificial exige combinar innovación tecnológica con evidencia científica, ética profesional, protección de datos, formación y humanización de los cuidados.
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