Perspectiva do uso da inteligência artificial nos cuidados prestados pela enfermagem
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Resumo
Objetivo: Investigar o uso da Inteligência Artificial nos cuidados prestados pela Enfermagem. Métodos: Trata-se de um estudo descritivo, de abordagem qualitativa, do tipo revisão integrativa. A seleção dos artigos foi realizada entre os meses de junho a julho de 2024, através de buscas na Biblioteca Virtual em Saúde, utilizando a expressão de busca "cuidado" AND "inteligência artificial" AND "enfermagem". Resultados: Foram encontrados 140 artigos, dos quais, após a filtragem foram selecionados 16 artigos que compuseram nossa amostra. Os artigos selecionados demonstram que a investigação da possibilidade de uso da Inteligência Artificial na Enfermagem é atualmente objeto de intensa pesquisa; entretanto, existem opiniões divergentes sobre o seu uso na assistência à saúde. Considerações finais: Com os rápidos avanços na tecnologia em saúde, avaliar os efeitos da IA na enfermagem é de fundamental importância, por entender que o desenvolvimento de planos assistenciais depende da segurança dos dados, transparência algorítmica e responsabilização. Por fim, embora os modelos de Inteligência Artificial ainda não possam fornecer um plano de cuidados completo e seguro imediatamente, os mesmos podem ser úteis no futuro.
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Referências
2. BRASIL. Resolução COFEN Nº 736 de 17 de Janeiro de 2024. 2024. Disponível em: https ://www.cofen .gov.br/resolucao-cofen-no-736-de-17-de-janeiro-de-2024/. Acessado em: 07 de dezembro de 2024.
3. CÂMARA RH. Análise de conteúdo: da teoria à prática em pesquisas sociais aplicadas às organizações. Revista Interinstitucional de Psicologia, 2012; 6(2): 179-191.
4. CHANG YY, et al. Effects of a simulation-based nursing process educational program: A mixed-methods study. Nurse Education in Practice, 2021; 56: 103188.
5. CHEN Y, et al. Is there a gap between artificial intelligence applications and priorities in health care and nursing management? Journal of Nursing Management, 2022; 30(8): 3736–3742.
6. FRITZ RL e DERMODY G. A nurse-driven method for developing artificial intelligence in “smart” homes for aging-in-place. Nursing Outlook, 2019; 67(2): 140–153.
7. GHASSEMI M, et al. Practical guidance on artificial intelligence for health-care data. The Lancet Digital Health, 2019; 1(4): 157–159.
8. GRANT K, et al. Artificial Intelligence in Emergency Medicine: Surmountable Barriers With Revolutionary Potential. Annals of Emergency Medicine, 2020; 75(6): 721–726.
9. HERDMAN HT, et al. Diagnósticos de enfermagem da NANDA-I: definições e classificação 2021-2023. 12th ed. Porto Alegre: Thieme, 2021; 568.
10. HERDMAN HT, et al. Diagnósticos de enfermagem da NANDA-I: definições e classificação 2024-2026. 13th ed. Porto Alegre: Artmed, 2024; 672.
11. HWANG GJ, et al. Research Trends in Artificial Intelligence-Associated Nursing Activities Based on a Review of Academic Studies Published From 2001 to 2020. Comput Inform Nurs, 2022; 40(12): 814-824.
12. JOHNSON EA, et al. When to err is inhuman: An examination of the influence of artificial intelligence‐driven nursing care on patient safety. Nursing Inquiry, 2024; 31(1): 12583.
13. KARACAN E. Evaluating the Quality of Postpartum Hemorrhage Nursing Care Plans Generated by Artificial Intelligence Models. Journal of Nursing Care Quality, 2024; 39(3): 206–211.
14. LEE D e YOON SN. Application of Artificial Intelligence-Based Technologies in the Healthcare Industry: Opportunities and Challenges. Int J Environ Res Public Health, 2021; 18(1): 271.
15. MARTINEZ OA, et al. Applications of Artificial Intelligence in Nursing Care: A Systematic Review. J Nurs Gerente, 2023: 3219127.
16. MATULIS JC e MCCOY R. Patient-Centered Appointment Scheduling: a Call for Autonomy, Continuity, and Creativity. Journal of General Internal Medicine, 2021; 36(2): 511–514.
17. MENDES KDS, et al. Revisão integrativa: método de pesquisa para a incorporação de evidências na saúde e na enfermagem. Texto Contexto Enferm, 2008; 17(4): 758-764.
18. OTT T, et al. Palliative care and new technologies. The use of smart sensor technologies and its impact on the Total Care principle. BMC Palliative Care, 2023; 22(1): 50.
19. PEIRCE AG, et al. Knowledge development, technology and questions of nursing ethics. Nursing Ethics, 2020; 27(1): 77–87.
20. PEPITO JA, et al. Intelligent humanoid robots expressing artificial humanlike empathy in nursing situations. Nursing Philosophy, 2020; 21(4): 12318.
21. PLOUG T e HOLM S. The four dimensions of contestable AI diagnostics - A patient-centric approach to explainable AI. Artificial Intelligence in Medicine, 2020; 107: 101901.
22. SEIBERT K, et al. Application Scenarios for Artificial Intelligence in Nursing Care: Rapid Review. J Med Internet Res, 2021; 23(11): 26522.
23. SILVA AX, et al. Propuesta de prototipo de aplicación de Android para diagnósticos de enfermería utilizando redes neuronales artificiales. Revista Cubana de Enfermería, 2020; 36(2): 1561-2961.
24. VASQUEZ BA, et al. Technological machines and artificial intelligence in nursing practice. Nursing & Health Sciences, 2023; 25(3): 474–481.
25. VOIGT I, et al. Digital Twins for Multiple Sclerosis. Front Immunol, 2021; 12: 669811.
26. WOODNUTT S, et al. Could artificial intelligence write mental health nursing care plans? J Psychiatr Ment Health Nurs, 2024; 31(1): 79-86.
27. XIA C e LIHUA W. Training on the Incidence of Needle Injury and Preventive Measures for Nurses at Different Stages of Clinical Practice. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y el Deportevol, 2023; 23(90): 271-290.