Herramientas de aprendizaje automático en la gestión de enfermedades crónicas: revisión del alcance
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Palabras clave

Aprendizaje Automático
Enfermedad Crónica
Enfermería

Cómo citar

Soares-Pinto, I., Sá, M., Alves, A., Sousa, M., Carvalho, A., & Moreira, C. . (2023). Herramientas de aprendizaje automático en la gestión de enfermedades crónicas: revisión del alcance. Revista De Investigação & Inovação Em Saúde, 7(1), 1–11. https://doi.org/10.37914/riis.v7i1.359

Resumen

Marco contextual: La implantación de tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA) en el sector sanitario, en particular el aprendizaje automático (AM), ha tenido un importante efecto transformador. Su uso mejora la predicción, clasificación y diagnóstico de enfermedades, beneficiando tanto a los usuarios como a los profesionales sanitarios. Objetivo: Mapear las herramientas de ML para la gestión de enfermedades crónicas, con relevancia para los cuidados de enfermería a personas con enfermedades crónicas. Metodología: Revisión de alcance basada en las recomendaciones del Instituto Joanna Briggs. Se utilizaron las bases de datos MEDLINE Complete vía PUBMED, CINAHL Complete vía EBSCO, SCOPUS, OpenGrey, RCAAP y DART-Europe, sin límite de tiempo. Resultados: Se incluyeron siete artículos y se identificaron 9 herramientas de IA asociadas a la gestión de enfermedades crónicas, a saber, la enfermedad renal crónica, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica, la hepatitis C, la insuficiencia cardiaca y la insuficiencia venosa crónica. Conclusión: Las herramientas identificadas tienen potencial para contribuir a la mejora de los cuidados de enfermería, especialmente en la identificación de factores de riesgo asociados a enfermedades crónicas, la detección precoz de exacerbaciones, el seguimiento continuo y la evaluación de la eficacia del tratamiento y el apoyo a la toma de decisiones clínicas.

https://doi.org/10.37914/riis.v7i1.359
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