La inteligencia artificial (IA) generativa también ha llegado al
ámbito sanitario, con múltiples investigaciones sobre su potencial a la hora de analizar datos o como apoyo a la toma de decisiones clínicas, por citar algunos ejemplos. Sin embargo, su aplicación en un entorno tan sensible como el de la salud exige altas cotas de transparencia y
explicabilidad.
En este sentido, un trabajo reciente, a cargo de expertos de la Universitat Jaume I de Castellón de la Plana, establece una serie de conceptos generales sobre la IA y proporciona detalles sobre su funcionamiento, al tiempo que ofrece diversos ejemplos de sus
posibles aplicaciones en la atención de enfermería.
Publicado en la revista Enfermería Clínica, el artículo aborda los métodos basados en datos, como el aprendizaje automático (AA) y las redes neuronales, y también aquellos centrados en el monitoreo predictivo de procesos, con aplicaciones en la optimización de la asistencia.
El trabajo también aborda las limitaciones y debilidades de la IA en salud
El trabajo explica que los grandes modelos de lenguaje (LLM, por las siglas en inglés) consisten en redes neuronales profundas entrenadas con texto, y menciona algunos modelos con aplicaciones relevantes en enfermería. ClinicalBERT, por ejemplo, es una versión del modelo BERT desarrollado por Google, entrenada específicamente con notas clínicas, por lo que puede resultar útil para analizar registros de salud.
En el ámbito de la monitorización de procesos, se han desarrollado modelos para predecir, por ejemplo, los próximos pasos de un paciente en su ruta asistencial hospitalaria, desde la admisión hasta el alta. Por ello, pueden resultar de
apoyo en la toma de decisiones y para optimizar el uso de recursos.
Los autores también abordan las limitaciones y debilidades de esta tecnología para su aplicación en salud, como la
presencia de sesgos en los datos de entrenamiento y la falta de transparencia, entre otras. Sin embargo, consideran que se están realizando esfuerzos para avanzar hacia una IA explicable, y también auguran un futuro en que el entrenamiento de los modelos resulte menos costoso en cuanto a tiempo y recursos.
Referencia
Grangel R, Ibáñez Gual MV, Simó Vidal A, Amengual Argudo JC, Belmonte Fernández Ó. Artificial Intelligence applied to care (I): Origin and general concepts.
Enferm Clin (Engl Ed). Published online March 25, 2026.
doi:10.1016/j.enfcle.2026.502486.
OAD-ES-AMG-0001
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