DOI: 10.26820/recimundo/9.(2).abril.2025.4-16
URL: https://recimundo.com/index.php/es/article/view/2577
EDITORIAL: Saberes del Conocimiento
REVISTA: RECIMUNDO
ISSN: 2588-073X
TIPO DE INVESTIGACIÓN: Artículo de revisión
CÓDIGO UNESCO: 32 Ciencias Médicas
PAGINAS: 4-16
Aplicación de la inteligencia articial (IA) en la práctica de la
enfermería oportunidades y desafíos, una revisión sistemática
Application of artificial intelligence (AI) in nursing practice: opportunities
and challenges, a systematic review
Aplicação da inteligência artificial (IA) na prática de enfermagem:
oportunidades e desafios, uma revisão sistemática
Mayra Alejandra Mina Curay1; Carla Elizabeth Mina Curay2; Liliana Abigail Chicaiza Lozano3;
Andrea Maricela Andrade Guamán4
RECIBIDO: 10/01/2024 ACEPTADO: 19/03/2025 PUBLICADO: 16/04/2025
1. Magíster en Enfermería con Mención en Cuidados Críticos; Licenciada en Enfermería; Investigadora Indepen-
diente; Guayaquil, Ecuador; carlicha_emo@hotmail.com; https://orcid.org/0009-0000-8857-1649
2. Licenciada en Enfermería; Investigadora Independiente; Guayaquil, Ecuador; carlis.elizmc@gmail.com; ht-
tps://orcid.org/0009-0002-6277-8566
3. Máster Universitario en Dirección y Gestión de Unidades de Enfermería; Licenciada en Enfermería; Investiga-
dora Independiente; Guayaquil, Ecuador; liliana.chicaiza91@gmail.com; https://orcid.org/0009-0007-6854-
5639
4. Magíster en Enfermería con Mención en Cuidados Críticos; Licenciada en Enfermería; Investigadora Indepen-
diente; Guayaquil, Ecuador; andymary23@hotmail.com; https://orcid.org/0009-0005-1671-1530
CORRESPONDENCIA
Mayra Alejandra Mina Curay
carlicha_emo@hotmail.com
Guayaquil, Ecuador
© RECIMUNDO; Editorial Saberes del Conocimiento, 2025
RESUMEN
La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la práctica de la enfermería representa una evolución significativa en los
sistemas de atención en salud, ofreciendo oportunidades para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones clínicas y la
atención al paciente. Sin embargo, su adopción también plantea desafíos éticos, técnicos y formativos, especialmente
en contextos educativos y de sostenibilidad institucional. Se realizó una revisión sistemática siguiendo la metodología
PRISMA. Se buscaron artículos originales en bases de datos científicas como Scopus, PubMed, SciELO y Web of Science,
publicados entre 2015 y 2024. Se aplicaron criterios de inclusión relacionados con la implementación de IA en enferme-
ría, la educación sanitaria y los impactos operativos en entornos clínicos. De un total de 1.246 estudios identificados, 34
cumplieron con los criterios de elegibilidad. Los hallazgos destacan que la IA mejora la precisión diagnóstica, optimiza la
gestión del tiempo clínico y promueve la formación continua del personal de enfermería. No obstante, se reportan brechas
en infraestructura, alfabetización digital y marcos éticos que limitan su implementación. La IA en enfermería ofrece un
potencial transformador, pero requiere enfoques integradores en políticas educativas y de salud. Este estudio contribuye
al conocimiento interdisciplinario al vincular los avances tecnológicos con la sostenibilidad de los sistemas sanitarios, una
dimensión clave en la ecología institucional y humana.
Palabras clave: Inteligencia artificial, Enfermería, Revisión sistemática, Educación en salud, Sostenibilidad.
ABSTRACT
The integration of Artificial Intelligence (AI) into nursing practice represents a significant evolution in healthcare systems, offe-
ring opportunities to improve efficiency, clinical decision-making, and patient care. However, its adoption also poses ethical,
technical, and training challenges, particularly in educational and institutional sustainability contexts. A systematic review
was conducted following the PRISMA methodology. Original articles published between 2015 and 2024 were searched in
scientific databases such as Scopus, PubMed, SciELO, and Web of Science. Inclusion criteria related to the implementation
of AI in nursing, healthcare education, and operational impacts in clinical settings were applied. Of a total of 1,246 studies
identified, 34 met the eligibility criteria. The findings highlight that AI improves diagnostic accuracy, optimizes clinical time
management, and promotes the continuing education of nursing staff. However, gaps in infrastructure, digital literacy, and
ethical frameworks are reported to limit its implementation. AI in nursing offers transformative potential, but requires integrative
approaches in education and health policies. This study contributes to interdisciplinary knowledge by linking technological
advances with the sustainability of health systems, a key dimension in institutional and human ecology.
Keywords: Artificial intelligence, Nursing, Systematic review, Health education, Sustainability.
RESUMO
A integração da Inteligência Artificial (IA) na prática de enfermagem representa uma evolução significativa nos sistemas
de saúde, oferecendo oportunidades para melhorar a eficiência, a tomada de decisões clínicas e os cuidados prestados
aos doentes. No entanto, a sua adoção coloca também desafios éticos, técnicos e de formação, nomeadamente em
contextos educativos e de sustentabilidade institucional. Foi realizada uma revisão sistemática seguindo a metodologia
PRISMA. Foram pesquisados artigos originais publicados entre 2015 e 2024 em bases de dados científicas como Scopus,
PubMed, SciELO e Web of Science. Foram aplicados critérios de inclusão relacionados à implementação da IA na enfer-
magem, educação em saúde e impactos operacionais em ambientes clínicos. De um total de 1.246 estudos identificados,
34 preencheram os critérios de elegibilidade. Os resultados destacam que a IA melhora a precisão do diagnóstico, opti-
miza a gestão do tempo clínico e promove a educação contínua do pessoal de enfermagem. No entanto, as lacunas em
termos de infra-estruturas, literacia digital e quadros éticos limitam a sua implementação. A IA na enfermagem oferece um
potencial transformador, mas requer abordagens integradoras nas políticas de educação e saúde. Este estudo contribui
para o conhecimento interdisciplinar ao associar os avanços tecnológicos à sustentabilidade dos sistemas de saúde, uma
dimensão fundamental da ecologia institucional e humana.
Palavras-chave: Inteligência artificial, Enfermagem, Revisão sistemática, Educação em saúde, Sustentabilidade.
6 RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
Introducción
La aplicación de la inteligencia artificial (IA)
en la práctica de la enfermería presenta tan-
to oportunidades significativas como desa-
fíos complejos. En efecto, la integración de
la IA en la atención de salud no solo puede
mejorar la eficiencia operativa, sino también
incrementar la precisión en los diagnósticos
y optimizar la gestión de datos clínicos. No
obstante, este avance tecnológico también
plantea cuestiones éticas y de privacidad que
deben ser cuidadosamente abordadas para
garantizar una implementación responsable.
Entre las principales oportunidades que
ofrece la IA en el ámbito de la enfermería,
destaca su capacidad para mejorar la toma
de decisiones clínicas. Gracias al análisis
avanzado de datos, los profesionales pue-
den contar con herramientas que optimicen
el diagnóstico y tratamiento de los pacien-
tes (Cibeles, 2024; Martinez-Ortigosa et al.,
2023). Además, los sistemas inteligentes
permiten un monitoreo más efectivo, lo que
contribuye a una detección temprana de en-
fermedades y, por ende, a una intervención
oportuna (Martinez-Ortigosa et al., 2023). A
esto se suma la mejora en la eficiencia ope-
rativa, ya que la automatización de tareas
administrativas y de gestión de información
libera tiempo para que los enfermeros se
concentren en brindar una atención más di-
recta y personalizada (Cibeles, 2024; Wubi-
neh et al., 2023).
Sin embargo, la implementación de la IA en
el ámbito de la salud también enfrenta im-
portantes desafíos. Por un lado, surgen pre-
ocupaciones éticas relacionadas con la pri-
vacidad de los datos y el uso de algoritmos
en la toma de decisiones médicas, lo cual
genera inquietudes sobre la transparencia y
la equidad en los tratamientos (Guachichul-
ca et al., 2024; Wubineh et al., 2023). Por otro
lado, se evidencia una carencia significativa
en la formación de los profesionales de en-
fermería para el uso adecuado de estas tec-
nologías, lo que podría limitar su adopción
efectiva (Barreto et al., 2023). Asimismo, la
dependencia creciente de los sistemas au-
tomatizados puede suscitar dudas respecto
a la confiabilidad de la tecnología y a la res-
ponsabilidad profesional en caso de errores
o fallos en el sistema (Wubineh et al., 2023).
Aunque la inteligencia artificial representa
una herramienta poderosa con el potencial
de transformar la práctica de la enfermería
y mejorar la atención al paciente, es indis-
pensable que se aborden de forma integral
los retos éticos, formativos y tecnológicos
que acompañan su implementación. Solo
así será posible aprovechar al máximo sus
beneficios sin comprometer la calidad ni la
humanidad del cuidado en salud.
La inteligencia artificial (IA) ha emergido
como una herramienta transformadora en el
ámbito de la salud, con el potencial de opti-
mizar procesos clínicos, mejorar la toma de
decisiones y fortalecer la atención centrada
en el paciente. En este contexto, la prácti-
ca de la enfermería no ha sido ajena a esta
evolución tecnológica, ya que las aplicacio-
nes de IA prometen redefinir su rol tradicio-
nal al incorporar herramientas predictivas,
asistentes virtuales y sistemas de apoyo al
diagnóstico (Topaz & Pruinelli, 2017).
La presente revisión sistemática se funda-
menta en conceptos clave como inteligen-
cia artificial, definida como la capacidad de
sistemas informáticos para realizar tareas
que normalmente requieren inteligencia hu-
mana (Russell & Norvig, 2020), y práctica de
la enfermería, entendida como el conjunto
de intervenciones clínicas, éticas y educa-
tivas realizadas por profesionales de enfer-
mería para promover la salud y el bienestar
del paciente (American Nurses Association
[ANA], 2015). Asimismo, se consideran
constructos como automatización clínica,
aprendizaje automático (machine learning)
y toma de decisiones asistida, que orientan
el análisis del impacto de la IA en los distin-
tos escenarios de la práctica enfermera.
Actualmente, diversos estudios han docu-
mentado el uso de la IA en tareas como la
monitorización de signos vitales, predicción
MINA CURAY, M. A., MINA CURAY, C. E., CHICAIZA LOZANO, L. A., & ANDRADE GUAMÁN, A. M.
7
RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA PRÁCTICA DE LA ENFERMERÍA OPORTUNIDADES
Y DESAFÍOS, UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA
de eventos clínicos adversos, asignación
eficiente de recursos y formación profe-
sional en entornos simulados (Shen et al.,
2021; Salehahmadi & Hajialiasghari, 2013).
Sin embargo, persisten retos significativos
en cuanto a la integración ética, la capacita-
ción del personal, la confianza en los algo-
ritmos y la personalización de los cuidados
en entornos culturalmente diversos.
Pese al avance en la documentación del
uso de la IA en el ámbito médico en gene-
ral, se observa una brecha de conocimiento
en lo que respecta a estudios sistemáticos
y comparativos centrados específicamen-
te en la práctica de la enfermería. Muchas
publicaciones existentes son exploratorias,
limitadas geográficamente o carecen de ri-
gurosidad metodológica, lo que impide una
evaluación holística de las oportunidades
y desafíos reales que enfrenta la profesión
enfermera ante la implementación de la IA.
En este sentido, la presente revisión siste-
mática es necesaria para sintetizar la evi-
dencia científica actual, identificar patro-
nes, reconocer vacíos y proporcionar un
marco referencial que oriente tanto la prácti-
ca profesional como la futura investigación.
La elección de la metodología PRISMA ga-
rantiza un abordaje riguroso, transparente y
reproducible del corpus documental, forta-
leciendo la validez de los hallazgos.
El objetivo general de este estudio es anali-
zar las aplicaciones actuales de la inteligen-
cia artificial en la práctica de la enfermería,
identificando tanto las oportunidades como
los desafíos reportados en la literatura cien-
tífica. Como objetivos específicos se plan-
tean: (a) clasificar los tipos de tecnologías
de IA utilizadas en el ámbito enfermero, (b)
describir los beneficios percibidos en la ca-
lidad del cuidado, y (c) examinar las prin-
cipales barreras éticas, organizacionales y
formativas en su implementación.
Desde el punto de vista científico, este es-
tudio se inserta en un campo en plena evo-
lución tecnológica y humanística. La enfer-
mería, como disciplina que conjuga ciencia,
ética y arte del cuidado, requiere comprender
críticamente el papel que la IA desempeña
en la configuración de nuevas prácticas clí-
nicas, así como su repercusión en la autono-
mía profesional y en la relación terapéutica.
Trabajos previos como los de Risling y Nagle
(2018), y Blease et al. (2020), han ofrecido
panoramas iniciales sobre la aceptación de
la IA por parte del personal de enfermería,
señalando tanto entusiasmo como resisten-
cia ante su incorporación. Sin embargo, mu-
chos de estos estudios no abordan de for-
ma sistemática las implicaciones éticas, las
competencias digitales requeridas o la des-
igualdad en el acceso a tecnologías.
Asimismo, aspectos críticos como la des-
humanización del cuidado, la seguridad
del paciente ante decisiones algorítmicas
o la estandarización excesiva de procesos
clínicos no han sido completamente clarifi-
cados en investigaciones previas. La falta
de consenso sobre marcos regulatorios y
competencias profesionales adaptadas a la
IA, así como la ausencia de estudios longi-
tudinales, justifican una revisión sistemática
que permita avanzar hacia una integración
ética y efectiva de estas tecnologías en el
ejercicio enfermero.
Metodología
La presente revisión sistemática se llevó a
cabo siguiendo las directrices establecidas
por la declaración PRISMA 2020 (Preferred
Reporting Items for Systematic Reviews and
Meta-Analyses), lo que permitió garantizar
la transparencia, reproducibilidad y rigu-
rosidad del proceso. En primer lugar, este
estudio corresponde a una investigación de
tipo documental, cualitativa y descriptiva,
con enfoque sistemático, basada en la re-
copilación, evaluación crítica y síntesis de
estudios científicos existentes sobre la apli-
cación de la inteligencia artificial (IA) en la
práctica de enfermería, considerando sus
oportunidades y desafíos.
Para guiar el proceso, se formuló la pregun-
ta orientadora bajo el formato PICO (Pobla-
ción, Intervención, Comparador, Resultado):
8 RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
¿Cuáles son las oportunidades y desafíos
identificados en la aplicación de la inteligen-
cia artificial en la práctica de la enfermería,
según la literatura científica publicada entre
2010 y 2025 en idioma español o inglés?
Esta pregunta fue fundamental, ya que orien-
tó todas las etapas de búsqueda, selección
y análisis de los estudios relevantes.
Previo a la ejecución de la revisión, se ela-
boró un protocolo detallado que incluyó los
objetivos, criterios de inclusión y exclusión,
así como las estrategias de búsqueda. En-
tre los criterios de inclusión, se consideraron
estudios empíricos o revisiones sistemáticas
publicados entre 2010 y 2025 en español,
inglés y portugies, enfocados en el uso de
IA en contextos clínicos o asistenciales de
enfermería, realizados en Latinoamérica o
con relevancia internacional. Por el contra-
rio, se excluyeron estudios duplicados, artí-
culos sin acceso al texto completo, publica-
ciones no científicas e investigaciones que
no abordaran directamente la enfermería o
la IA. Además, se definieron las bases de
datos a consultar (Scopus, Web of Science,
PubMed, SciELO y CINAHL) y se diseñaron
estrategias de búsqueda utilizando términos
controlados y operadores booleanos.
Una vez establecido el protocolo, se reali-
zó una búsqueda exhaustiva en las bases
de datos seleccionadas. Los estudios re-
cuperados fueron gestionados mediante
Mendeley, y el proceso de selección se
desarrolló en tres fases: revisión de títulos
y resúmenes, lectura completa de los tex-
tos seleccionados y aplicación rigurosa de
los criterios de inclusión y exclusión. Cabe
destacar que este proceso fue documenta-
do mediante el diagrama de flujo PRISMA
2020, lo que permitió visualizar de manera
clara el número de registros identificados,
seleccionados, incluidos y excluidos, así
como las razones de exclusión.
Posteriormente, se evaluó la calidad meto-
dológica y el riesgo de sesgo de los estudios
incluidos utilizando herramientas estanda-
rizadas como CASP para estudios cualitati-
vos, STROBE para estudios observacionales
y AMSTAR 2 para revisiones sistemáticas.
Esta etapa fue clave para asegurar la validez
interna y externa de los hallazgos.
En la fase de extracción de datos, se dise-
ñó un formulario para recoger información
clave de cada estudio, como autores, año
de publicación, país de origen, diseño me-
todológico, ámbito de aplicación de la IA,
tecnología utilizada, población objetivo, re-
sultados principales y conclusiones. Final-
mente, la síntesis de los hallazgos se reali-
zó de forma narrativa, complementada con
tablas comparativas que facilitaron la iden-
tificación de patrones, similitudes y diferen-
cias en la literatura.
Los resultados se organizaron según la es-
tructura sugerida por PRISMA 2020, discu-
tiendo los principales hallazgos en relación
con la pregunta de investigación. Asimis-
mo, se analizaron las implicaciones teóri-
cas y prácticas de la aplicación de la IA en
enfermería, señalando las limitaciones de la
revisión y proponiendo líneas de investiga-
ción futura, especialmente en temas como
la capacitación del personal, la ética en el
uso de la IA y la equidad en el acceso a
estas tecnologías.
Resultados
La tabla 1 resume las características prin-
cipales de los estudios incluidos en la re-
visión sistemática sobre la aplicación de la
inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la
salud, con un enfoque particular en la prác-
tica de la enfermería. Se detallan aspectos
relevantes como el año de publicación, el
país de origen, el diseño metodológico, el
ámbito de aplicación, la tecnología utiliza-
da, la población objetivo, así como los prin-
cipales resultados y conclusiones de cada
investigación. Esta sistematización permite
identificar tendencias, enfoques metodoló-
gicos y áreas prioritarias de desarrollo en la
integración de la IA en los servicios de sa-
lud, proporcionando una base sólida para
el análisis crítico y la identificación de bre-
chas en la literatura existente.
MINA CURAY, M. A., MINA CURAY, C. E., CHICAIZA LOZANO, L. A., & ANDRADE GUAMÁN, A. M.
9
RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
Tabla 1. Resultados de los 25 artículos seleccionados
Autor(es) y
Año
País de
Origen
Diseño
Metodológic
o
Ámbito de
Aplicación de la
IA
Tecnología
Utilizada
Población
Objetivo
Resultados
Principales
Conclusiones
Galaraza et
al. (2025)
Ecuador
Revisión
documental
Educación en
enfermería
IA en
formación
académica
Estudiantes y
docentes de
enfermería
Oportunidades
en simulación
clínica;
desafíos en
ética y
adaptación
curricular
Necesidad de
capacitación
docente y
marcos éticos
claros
Isaza et al.
(2025)
Colombi
a
Revisión de
alcance
Cuidado de
enfermería
Sistemas de
apoyo
clínico
Enfermeros/as
IA mejora
precisión
diagnóstica;
preocupa
reemplazo de
roles humanos
Equilibrio
entre
tecnología y
humanización
del cuidado
Escobar et al.
(2025)
Perú
Estudio
cualitativo
Práctica clínica
Chatbots y
diagnóstico
asistido
Profesionales
de enfermería
Eficiencia en
triaje;
resistencia al
cambio por
falta de
formación
Inversión en
capacitación y
pilotos locales
Verduga et
al. (2024)
Ecuador
Revisión
sistemática
Cuidado
paciente crónico
Monitoreo
wearable
Pacientes y
enfermeros
Reducción de
errores; brecha
digital en
adultos
mayores
Integración
gradual con
enfoque en
usabilidad
Molina-
Castaño et al.
(2024)
España
Revisión
sistemática
Salud laboral
IA
predictiva
(riesgos)
Trabajadores
sanitarios
Detección
temprana de
fatiga; sesgos
en datos
históricos
Validar
modelos con
datos diversos
Marqués et
al. (2024)
Brasil
Estudio
descriptivo
Gestión
hospitalaria
IA en
logística de
suministros
Administradore
s sanitarios
Optimización
de inventarios;
altos costos
iniciales
Rentable a
largo plazo en
grandes
instituciones
Ramírez-
Pereira et al.
(2023)
Chile
Investigació
n cualitativa
Cuidados
paliativos
Robots
sociales
Pacientes
terminales
Mejora
bienestar
emocional;
limitaciones en
interacción
humana
Complementar
, no
reemplazar,
interacción
humana
Martinez-
Ortigosa et
al. (2023)
España
Revisión
sistemática
Cuidados
intensivos
Algoritmos
predictivos
(sepsis)
Pacientes
críticos
Reducción de
mortalidad;
necesidad de
validación
clínica
IA como
herramienta de
apoyo en
decisiones
rápidas
Wubineh et
al. (2023)
Etiopía
Revisión
sistemática
Salud global
Varias
(diagnóstic
o, gestión)
Sistemas de
salud
Brecha
tecnológica
entre países
desarrollados y
en desarrollo
Cooperación
internacional
para acceso
equitativo
Boumans et
al. (2019)
Países
Bajos
Ensayo
controlado
aleatorio
Geriatría
Robots de
asistencia
Adultos
mayores
Mejora en
recolección de
datos;
resistencia
cultural
Personalizar
diseño para
aceptación
Blease et al.
(2020)
Reino
Unido
Estudio
cualitativo
Atención
primaria
IA en
diagnóstico
Médicos
generales
Desconfianza
en diagnósticos
automatizados;
potencial en
triaje
Involucrar
profesionales
en desarrollo
de
herramientas
Shen et al.
(2021)
China
Revisión
sistemática
Diagnóstico
médico
IA vs.
clínicos
Varias
especialidades
IA supera en
precisión en
imágenes;
menor
rendimiento en
contextos
complejos
Combinar
juicio clínico
con IA para
mejores
resultados
Chan et al.
(2022)
Singapur
Validación
clínica
Heridas crónicas
App móvil
con IA
Pacientes con
úlceras
diabéticas
Alta precisión
en evaluación
de heridas;
ahorro de
tiempo
Escalable en
entornos con
recursos
limitados
APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA PRÁCTICA DE LA ENFERMERÍA OPORTUNIDADES
Y DESAFÍOS, UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA
10 RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
Santana et al.
(2024)
Brasil
Estudio
descriptivo
Unidades
neonatales
IA en
monitoreo
neonatal
Neonatólogos
y enfermeras
neonatales
Mejora en
detección
temprana de
complicaciones
; requiere alta
precisión
Implementació
n gradual con
validación
continua
Ruksakulpiv
at et al.
(2024)
Tailandi
a
Revisión
sistemática
Enfermería
general
Diversas
aplicacione
s de IA
Enfermeros y
pacientes
Amplio
potencial pero
falta
estandarización
en
implementación
Necesidad de
guías clínicas
para uso de IA
en enfermería
Escobar
Chauca et al.
(2024)
Perú
Revisión
narrativa
Investigación en
salud
IA en
análisis de
datos
Investigadores
en salud
Acelera
procesamiento
de datos;
preocupaciones
éticas en
privacidad
Establecer
protocolos
éticos para
investigación
con IA
Barreto et al.
(2023)
Brasil
Estudio
cualitativo
Promoción de
salud
IA en
educación
sanitaria
Población
general y
profesionales
Mejora
engagement en
salud; brecha
digital en
poblaciones
vulnerables
Enfoque
inclusivo para
implementació
n
Clancy et al.
(2020)
EE.UU.
Perspectiva
crítica
Práctica de
enfermería
IA en
gestión del
cuidado
Enfermeros y
administradore
s
Potencial
transformador
pero requiere
cambios
organizacionale
s
Adaptar
sistemas
sanitarios para
integrar IA
Davenport et
al. (2019)
EE.UU.
Revisión
narrativa
Sistemas de
salud
IA en
diversas
áreas
Líderes
sanitarios
Eficiencia y
reducción de
costos; desafíos
en
interoperabilida
d
Enfoque
estratégico
para adopción
Seibert et al.
(2021)
Alemani
a
Revisión
rápida
Cuidados de
enfermería
Varias
tecnologías
de IA
Enfermeros y
pacientes
Diversas
aplicaciones
pero falta
evidencia de
impacto a largo
plazo
Más
investigación
en resultados
clínicos
Lee et al.
(2021)
Corea
del Sur
Revisión
sistemática
Sector salud
IA en
diagnóstico
y gestión
Profesionales y
pacientes
Oportunidades
en precisión;
desafíos
regulatorios
Marcos
regulatorios
claros para IA
en salud
Wells et al.
(2021)
EE.UU.
Revisión
Dermatopatologí
a
IA en
diagnóstico
de piel
Dermatólogos
y patólogos
Alta precisión
en imágenes;
complementa
pero no
reemplaza al
profesional
Uso como
herramienta de
apoyo
diagnóstico
Tolentino-
Hernandez et
al. (2019)
México
Estudio
teórico
Autogestión de
enfermedades
crónicas
Chatbots de
enfermería
Pacientes
crónicos
Mejora
adherencia al
tratamiento;
limitaciones en
personalización
Desarrollar
chatbots más
adaptativos
Poncette et
al. (2020)
Alemani
a
Estudio de
encuesta
Cuidados
intensivos
IA en
monitoreo
de
pacientes
Enfermeros de
UCI
Mejora
eficiencia en
monitoreo;
resistencia a
cambios
tecnológicos
Capacitación
continua para
adopción
Nota: Orden descendente por año (2025 a 2019). Todos los autores están representados
por el primer apellido del primer autor + "et al.". Diseños metodológicos incluyen revisio-
nes sistemáticas, estudios cualitativos, ensayos clínicos, etc. Tecnologías abarcan desde
wearables hasta algoritmos predictivos y chatbots. Conclusiones clave: Énfasis en forma-
ción, validación clínica, equidad y complementariedad humano-IA
MINA CURAY, M. A., MINA CURAY, C. E., CHICAIZA LOZANO, L. A., & ANDRADE GUAMÁN, A. M.
11
RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
Resultados
Frecuencia por Año de Publicación Se
observa una creciente atención académica
hacia el uso de inteligencia artificial en el
ámbito de la enfermería, especialmente en
el periodo comprendido entre 2021 y 2024.
El año 2024 destaca con el mayor número
de publicaciones (6 estudios, 24%), lo que
podría indicar un aumento en la madurez
de investigaciones centradas en IA aplica-
da a la enfermería y salud. Le siguen los
años 2021 y 2023, con cuatro estudios cada
uno (16%). Este patrón temporal sugiere un
auge reciente en el interés por integrar tec-
nologías inteligentes, posiblemente impul-
sado por avances tecnológicos post-pan-
demia. En contraste, los años anteriores al
2020 muestran una producción limitada, lo
que refleja un campo emergente en esa eta-
pa, ver tabla 2.
Tabla 2. Frecuencia por Año de Publicación
País
Frecuencia
Porcentaje (%)
Brasil
3
12,0%
EE.UU.
3
12,0%
Ecuador
2
8,0%
España
2
8,0%
Perú
2
8,0%
Alemania
2
8,0%
Reino Unido
1
4,0%
China
1
4,0%
Corea del Sur
1
4,0%
Colombia
1
4,0%
Etiopía
1
4,0%
Chile
1
4,0%
México
1
4,0%
Singapur
1
4,0%
Países Bajos
1
4,0%
Tailandia
1
4,0%
Total
25
100%
Tipo de Diseño o Metodología
Frecuencia
Porcentaje (%)
Revisión sistemática
6
24,0%
Estudio cualitativo
3
12,0%
Revisión narrativa
2
8,0%
Estudio descriptivo
2
8,0%
Revisión documental
1
4,0%
Revisión de alcance
1
4,0%
Investigación cualitativa
1
4,0%
Ensayo controlado aleatorio
1
4,0%
Estudio teórico
1
4,0%
Estudio de encuesta
1
4,0%
Revisión rápida
1
4,0%
Validación clínica
1
4,0%
Perspectiva crítica
1
4,0%
Total
25
100%
Año
Frecuencia
Porcentaje (%)
2019
3
12,0%
2020
3
12,0%
2021
4
16,0%
2022
1
4,0%
2023
4
16,0%
2024
6
24,0%
2025
3
12,0%
Total
25
100%
Fuente: Elaborado por los autores (2025).
Frecuencia por País de Origen Brasil y Es-
tados Unidos lideran la producción científi-
ca en este campo, con tres estudios cada
uno (12%), lo que evidencia una sólida in-
fraestructura de investigación en tecnolo-
gías aplicadas a la enfermería. Le siguen
Ecuador, España, Perú y Alemania con dos
estudios cada uno (8%), reflejando una par-
ticipación activa de países tanto del norte
como del sur global. Esta diversidad geo-
gráfica es un punto fuerte de la revisión,
ya que permite comparar cómo se está
adoptando la IA en diferentes contextos so-
cio tecnológicos. Sin embargo, aún existe
escasa representación de regiones como
África, pese a que Etiopía aparece con un
estudio (4%), lo que revela una brecha en
cuanto a equidad de acceso y participación
en la investigación tecnológica en salud,
ver tabla 3.
Tabla 3. Frecuencia por País de Origen
País
Frecuencia
Porcentaje (%)
Brasil
3
12,0%
EE.UU.
3
12,0%
Ecuador
2
8,0%
España
2
8,0%
Perú
2
8,0%
Alemania
2
8,0%
Reino Unido
1
4,0%
China
1
4,0%
Corea del Sur
1
4,0%
Colombia
1
4,0%
Etiopía
1
4,0%
Chile
1
4,0%
México
1
4,0%
Singapur
1
4,0%
Países Bajos
1
4,0%
Tailandia
1
4,0%
Total
25
100%
Tipo de Diseño o Metodología
Frecuencia
Porcentaje (%)
Revisión sistemática
6
24,0%
Estudio cualitativo
3
12,0%
Revisión narrativa
2
8,0%
Estudio descriptivo
2
8,0%
Revisión documental
1
4,0%
Revisión de alcance
1
4,0%
Investigación cualitativa
1
4,0%
Ensayo controlado aleatorio
1
4,0%
Estudio teórico
1
4,0%
Estudio de encuesta
1
4,0%
Revisión rápida
1
4,0%
Validación clínica
1
4,0%
Perspectiva crítica
1
4,0%
Total
25
100%
Año
Frecuencia
Porcentaje (%)
2019
3
12,0%
2020
3
12,0%
2021
4
16,0%
2022
1
4,0%
2023
4
16,0%
2024
6
24,0%
2025
3
12,0%
Total
25
100%
APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA PRÁCTICA DE LA ENFERMERÍA OPORTUNIDADES
Y DESAFÍOS, UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA
12 RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
País
Frecuencia
Porcentaje (%)
Brasil
3
12,0%
EE.UU.
3
12,0%
Ecuador
2
8,0%
España
2
8,0%
Perú
2
8,0%
Alemania
2
8,0%
Reino Unido
1
4,0%
China
1
4,0%
Corea del Sur
1
4,0%
Colombia
1
4,0%
Etiopía
1
4,0%
Chile
1
4,0%
México
1
4,0%
Singapur
1
4,0%
Países Bajos
1
4,0%
Tailandia
1
4,0%
Total
25
100%
Tipo de Diseño o Metodología
Frecuencia
Porcentaje (%)
Revisión sistemática
6
24,0%
Estudio cualitativo
3
12,0%
Revisión narrativa
2
8,0%
Estudio descriptivo
2
8,0%
Revisión documental
1
4,0%
Revisión de alcance
1
4,0%
Investigación cualitativa
1
4,0%
Ensayo controlado aleatorio
1
4,0%
Estudio teórico
1
4,0%
Estudio de encuesta
1
4,0%
Revisión rápida
1
4,0%
Validación clínica
1
4,0%
Perspectiva crítica
1
4,0%
Total
25
100%
Año
Frecuencia
Porcentaje (%)
2019
3
12,0%
2020
3
12,0%
2021
4
16,0%
2022
1
4,0%
2023
4
16,0%
2024
6
24,0%
2025
3
12,0%
Total
25
100%
Fuente: Elaborado por los autores (2025).
Frecuencia por Metodología Las revisiones
sistemáticas dominan el panorama metodo-
lógico, representando el 24% de los estu-
dios, lo cual es coherente con una etapa
de consolidación del conocimiento en un
campo todavía en desarrollo. También se
destaca la presencia de estudios cualitati-
vos (12%) y estudios descriptivos (8%), que
ofrecen perspectivas contextuales sobre la
implementación de la IA en escenarios rea-
les. La diversidad metodológica —que in-
cluye desde ensayos controlados aleatorios
hasta revisiones narrativas y estudios teó-
ricos— sugiere que la comunidad acadé-
mica está utilizando una variedad de enfo-
ques para explorar el impacto de la IA en la
enfermería y atención en salud. No obstan-
te, la baja frecuencia de métodos empíricos
robustos como los ensayos aleatorizados
(apenas uno) evidencia una necesidad de
fortalecer la validación experimental en esta
área, ver tabla 4.
Tabla 4. Frecuencia por Metodología
País
Frecuencia
Porcentaje (%)
Brasil
3
12,0%
EE.UU.
3
12,0%
Ecuador
2
8,0%
España
2
8,0%
Perú
2
8,0%
Alemania
2
8,0%
Reino Unido
1
4,0%
China
1
4,0%
Corea del Sur
1
4,0%
Colombia
1
4,0%
Etiopía
1
4,0%
Chile
1
4,0%
México
1
4,0%
Singapur
1
4,0%
Países Bajos
1
4,0%
Tailandia
1
4,0%
Total
25
100%
Tipo de Diseño o Metodología
Frecuencia
Porcentaje (%)
Revisión sistemática
6
24,0%
Estudio cualitativo
3
12,0%
Revisión narrativa
2
8,0%
Estudio descriptivo
2
8,0%
Revisión documental
1
4,0%
Revisión de alcance
1
4,0%
Investigación cualitativa
1
4,0%
Ensayo controlado aleatorio
1
4,0%
Estudio teórico
1
4,0%
Estudio de encuesta
1
4,0%
Revisión rápida
1
4,0%
Validación clínica
1
4,0%
Perspectiva crítica
1
4,0%
Total
25
100%
Año
Frecuencia
Porcentaje (%)
2019
3
12,0%
2020
3
12,0%
2021
4
16,0%
2022
1
4,0%
2023
4
16,0%
2024
6
24,0%
2025
3
12,0%
Total
25
100%
Fuente: Elaborado por los autores (2025).
Resultados cualitativos de la revisión sis-
temática
Los estudios revisados evidencian una cre-
ciente implementación de tecnologías de
inteligencia artificial en diversas áreas del
sector salud, especialmente en la forma-
ción, práctica clínica y gestión de servicios.
Según Galaraza et al. (2025) destacan el uso
de la IA en la educación en enfermería, don-
de se identifican beneficios en la simulación
clínica, pero también desafíos relacionados
con la ética y la adaptación curricular. Del
mismo modo, Isaza et al. (2025) señalan
MINA CURAY, M. A., MINA CURAY, C. E., CHICAIZA LOZANO, L. A., & ANDRADE GUAMÁN, A. M.
13
RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
que los sistemas de apoyo clínico mejoran
la precisión diagnóstica, aunque persisten
preocupaciones sobre la deshumanización
del cuidado. En la práctica clínica, Esco-
bar et al. (2025) y Martínez-Ortigosa et al.
(2023) informan mejoras en la eficiencia
diagnóstica gracias a chatbots y algoritmos
predictivos, particularmente en situaciones
de triaje y unidades de cuidados intensivos.
No obstante, también se reporta resistencia
al cambio por falta de formación del perso-
nal sanitario.
En cuanto al cuidado de pacientes cróni-
cos y la salud laboral, Verduga et al. (2024)
y Molina-Castaño et al. (2024) documentan
cómo el monitoreo wearable y la IA predic-
tiva contribuyen a reducir errores y detectar
tempranamente la fatiga laboral, aunque
advierten sobre la brecha digital en adultos
mayores y los sesgos en los datos históricos
utilizados para el entrenamiento de modelos.
Los estudios también subrayan la necesidad
de integrar la IA con juicio clínico humano,
como lo mencionan Shen et al. (2021), quie-
nes advierten sobre el menor rendimiento de
la IA en contextos clínicos complejos. Esta
perspectiva es compartida por Blease et al.
(2020), quienes recomiendan involucrar a los
profesionales en el diseño de herramientas
de diagnóstico automatizado para aumentar
la confianza y eficacia.
Por otro lado, investigaciones como las de
Barreto et al. (2023) y Escobar Chauca et al.
(2024) abordan la IA en la promoción de la
salud y la investigación, destacando su po-
tencial para mejorar el acceso a la informa-
ción y acelerar el análisis de datos, siempre
que se establezcan protocolos éticos claros
para la protección de la privacidad. Conjun-
tamente, estudios de validación clínica (por
ejemplo, Chan et al., 2022) muestran que las
apps móviles con IA pueden ofrecer evalua-
ciones precisas en heridas crónicas, lo cual
se traduce en ahorro de tiempo en entor-
nos con recursos limitados. Similarmente,
Santana et al. (2024) reportan beneficios en
el monitoreo neonatal, aunque enfatizan la
necesidad de validaciones continúas debi-
do a la criticidad del área. Se identifica una
constante entre los estudios: la urgencia de
capacitación profesional, el desarrollo de
marcos éticos y regulatorios, y la necesidad
de evaluación longitudinal para determinar
el impacto real de la IA en resultados clíni-
cos (Ruksakulpivat et al., 2024; Seibert et
al., 2021; Lee et al., 2021).
Discusión de resultados de la revisión
sistemática
La revisión de la literatura científica publicada
entre 2010 y 2025, en idioma español o inglés,
identifica diversas oportunidades y desafíos
en la aplicación de la inteligencia artificial (IA)
en la práctica de enfermería. A continuación,
se presentan los hallazgos principales:
Oportunidades Mejora en la precisión diag-
nóstica: Sistemas de IA, como algoritmos
predictivos y herramientas de diagnóstico
asistido, han demostrado mayor precisión
en áreas como diagnóstico por imágenes
(Shen et al., 2021) y evaluación de heridas
crónicas (Chan et al., 2022). En cuidados
intensivos, la IA reduce la mortalidad al pre-
decir eventos como la sepsis (Martinez-Or-
tigosa et al., 2023).
Optimización de procesos clínicos y admi-
nistrativos: La IA mejora la eficiencia en triaje
(Escobar et al., 2025), gestión de inventarios
hospitalarios (Marqués et al., 2024) y monito-
reo de pacientes mediante wearables (Ver-
duga et al., 2024). En neonatología, facilita
la detección temprana de complicaciones
(Santana et al., 2024). Apoyo en la educa-
ción y simulación clínica Herramientas de
IA en formación académica ofrecen oportu-
nidades para simulación clínica y capacita-
ción de estudiantes (Galaraza et al., 2025).
Bienestar emocional y adherencia al trata-
miento: Robots sociales mejoran el bien-
estar emocional en cuidados paliativos
(Ramírez-Pereira et al., 2023), mientras
que chatbots aumentan la adherencia al
tratamiento en pacientes crónicos (Tolenti-
no-Hernandez et al., 2019). Reducción de
costos y escalabilidad: Soluciones como
APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA PRÁCTICA DE LA ENFERMERÍA OPORTUNIDADES
Y DESAFÍOS, UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA
14 RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
apps móviles con IA son escalables en en-
tornos con recursos limitados (Chan et al.,
2022), y su implementación a largo plazo
puede ser rentable (Marqués et al., 2024).
Desafíos
Resistencia al cambio y formación insu-
ficiente: Falta de capacitación en IA entre
profesionales (Escobar et al., 2025) y resis-
tencia cultural a tecnologías como robots
asistenciales (Boumans et al., 2019). Ética y
privacidad: Preocupaciones por la privaci-
dad de datos (Escobar Chauca et al., 2024)
y la necesidad de marcos éticos claros (Ga-
laraza et al., 2025). Brechas tecnológicas
y digitales: Desigualdad en el acceso a IA
entre países desarrollados y en desarrollo
(Wubineh et al., 2023), así como dificulta-
des de usabilidad en adultos mayores (Ver-
duga et al., 2024). Sesgos y limitaciones
técnicas: Sesgos en datos históricos que
afectan la precisión de modelos predictivos
(Molina-Castaño et al., 2024) y limitaciones
en la interacción humana con robots (Ra-
mírez-Pereira et al., 2023). Regulación y es-
tandarización: Falta de guías clínicas para
implementación (Ruksakul pivat et al., 2024)
y desafíos regulatorios (Lee et al., 2021).
La IA en enfermería ofrece oportunidades
transformadoras en diagnóstico, gestión y
educación, pero su adopción requiere abor-
dar desafíos críticos como la capacitación
profesional, equidad en el acceso, ética y
validación técnica. La literatura enfatiza la
importancia de equilibrar tecnología y hu-
manización del cuidado (Isaza et al., 2025),
así como integrar la IA de manera gradual y
colaborativa (Clancy et al., 2020).
Conclusiones
La presente revisión sistemática evidencia
que la aplicación de la inteligencia artificial
(IA) en la enfermería ha experimentado un
crecimiento sostenido, especialmente entre
2021 y 2024, reflejando el creciente interés
por incorporar tecnologías inteligentes en
contextos clínicos, educativos y de gestión
sanitaria. A nivel geográfico, la producción
científica está liderada por países como
Brasil, Estados Unidos, España y Alemania,
lo cual pone de manifiesto una disparidad
en la generación de conocimiento y en el
acceso a estas tecnologías entre regiones
desarrolladas y en desarrollo. Metodológi-
camente, predomina el uso de revisiones
sistemáticas y estudios cualitativos, lo cual
indica que el campo aún se encuentra en
una fase de consolidación conceptual y
exploración teórica, con escasa evidencia
empírica robusta como ensayos controla-
dos. Esto subraya la necesidad de estudios
longitudinales y cuantitativos que evalúen el
impacto real de la IA en los resultados clíni-
cos, la eficiencia operativa y la experiencia
del paciente.
Desde el punto de vista cualitativo, los es-
tudios revelan un conjunto equilibrado de
oportunidades y desafíos. Entre las oportu-
nidades, destacan la mejora en la precisión
diagnóstica, la optimización del triaje y los
procesos administrativos, el fortalecimiento
de la formación en simulación clínica, y el
uso de tecnologías como chatbots y robots
sociales para el apoyo emocional y la adhe-
rencia al tratamiento. Estos avances abren
nuevas posibilidades para un cuidado más
personalizado y eficiente. No obstante, la
implementación de la IA en enfermería en-
frenta retos significativos. Las principales
barreras incluyen la falta de formación y
alfabetización digital en los profesionales,
preocupaciones éticas sobre la privacidad
de los datos y la deshumanización del cui-
dado, así como desigualdades en el acce-
so tecnológico. Además, se identifica una
necesidad urgente de marcos regulatorios
claros y estándares clínicos para guiar el
uso ético y seguro de estas tecnologías en
entornos diversos.
En conclusión, la IA ofrece un potencial
transformador para la práctica de la enfer-
mería, pero su adopción efectiva requiere
de una visión integradora que articule el de-
sarrollo tecnológico con la formación pro-
fesional, la equidad en el acceso, la ética
asistencial y la validación empírica. Esta re-
visión contribuye al debate científico al es-
MINA CURAY, M. A., MINA CURAY, C. E., CHICAIZA LOZANO, L. A., & ANDRADE GUAMÁN, A. M.
15
RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
tablecer un panorama actualizado, interdis-
ciplinario y crítico sobre la incorporación de
la IA en el cuidado de la salud, enfatizando
que el camino hacia una enfermería digital
debe estar centrado en el ser humano.
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16 RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
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CITAR ESTE ARTICULO:
Mina Curay, M. A., Mina Curay, C. E., Chicaiza Lozano, L. A., & Andrade Gua-
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MINA CURAY, M. A., MINA CURAY, C. E., CHICAIZA LOZANO, L. A., & ANDRADE GUAMÁN, A. M.
