Potencial de la Inteligência Artificial en la Práctica de Enfermería Basada en la Evidencia - Revista Brasileira de Enfermagem
Revista Brasileira de Enfermagem. 09/09/2024;77(5):e770501
La práctica basada en la evidencia (PBE) se ha consolidado como un pilar fundamental en enfermería, impulsando una toma de decisiones clínicas eficaz basada en investigaciones científicas de alta calidad. El objetivo principal de la PBE es garantizar que los pacientes reciban la atención más adecuada y segura, basada en la mejor evidencia disponible. En este contexto, los métodos de síntesis de conocimiento son herramientas esenciales para la PBE, ya que contribuyen a la toma de decisiones clínicas basadas en revisiones robustas, resultantes de la combinación de varios estudios en los más de 28.000 artículos científicos publicados anualmente en el área de la salud. Sin embargo, el panorama científico actual se caracteriza por una producción masiva de conocimiento, lo que convierte la tarea de sintetizar e interpretar evidencia en un desafío hercúleo para los profesionales de la salud. Con estos desafíos en mente, la inteligencia artificial (IA) surge como una poderosa herramienta, capaz de revolucionar la EBP y hacerla más eficiente y precisa, adelantando el tiempo y la calidad de la investigación.
La IA, con sus ramificaciones en el machine learning (ML) y el natural language processing (NLP), proporciona técnicas capaces de procesar y analizar volúmenes colosales de datos, incluida la vasta literatura científica. Algunas herramientas de IA, como Elicit, Consensus, Litmaps, Perplexity, Semantic Scholar, ResearchRabbit, Paper Digest, Scholarcy y Open Knowledge Maps, ya han mapeado más de 280.000 artículos científicos y, basándose en ML, prometen revolucionar la identificación de lagunas de conocimiento. Imagine que la IA revisa miles de artículos, revela áreas inexploradas y delinea nuevas fronteras para la investigación en enfermería, liberando un tiempo precioso para que los investigadores se dediquen a investigaciones sólidas. Con esta evolución, el mapeo y la relevancia de la literatura, como enumerar artículos y elaborar problemas de investigación, se pueden discutir en tiempo real entre investigadores.
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La práctica basada en la evidencia (PBE) se ha consolidado como un pilar fundamental en enfermería, impulsando una toma de decisiones clínicas eficaz basada en investigaciones científicas de alta calidad. El objetivo principal de la PBE es garantizar que los pacientes reciban la atención más adecuada y segura, basada en la mejor evidencia disponible. En este contexto, los métodos de síntesis de conocimiento son herramientas esenciales para la PBE, ya que contribuyen a la toma de decisiones clínicas basadas en revisiones robustas, resultantes de la combinación de varios estudios en los más de 28.000 artículos científicos publicados anualmente en el área de la salud. Sin embargo, el panorama científico actual se caracteriza por una producción masiva de conocimiento, lo que convierte la tarea de sintetizar e interpretar evidencia en un desafío hercúleo para los profesionales de la salud. Con estos desafíos en mente, la inteligencia artificial (IA) surge como una poderosa herramienta, capaz de revolucionar la EBP y hacerla más eficiente y precisa, adelantando el tiempo y la calidad de la investigación.
La IA, con sus ramificaciones en el machine learning (ML) y el natural language processing (NLP), proporciona técnicas capaces de procesar y analizar volúmenes colosales de datos, incluida la vasta literatura científica. Algunas herramientas de IA, como Elicit, Consensus, Litmaps, Perplexity, Semantic Scholar, ResearchRabbit, Paper Digest, Scholarcy y Open Knowledge Maps, ya han mapeado más de 280.000 artículos científicos y, basándose en ML, prometen revolucionar la identificación de lagunas de conocimiento. Imagine que la IA revisa miles de artículos, revela áreas inexploradas y delinea nuevas fronteras para la investigación en enfermería, liberando un tiempo precioso para que los investigadores se dediquen a investigaciones sólidas. Con esta evolución, el mapeo y la relevancia de la literatura, como enumerar artículos y elaborar problemas de investigación, se pueden discutir en tiempo real entre investigadores.
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