Inteligencia artificial y herramientas digitales en urgencias: oportunidades, riesgos y aplicaciones en la práctica clínica por el personal sanitario y de soporte

AUTORES

1. María del Mar Figueroa Carrasco. Técnico en Cuidados Auxiliares de Enfermería (TCAE) y Técnico Superior de Laboratorio Clínico y Biomédico (TEL). TCAE y TEL en Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza. Aragón, España.
2. María Inmaculada Sánchez Pichel. Técnico en Cuidados Auxiliares de Enfermería (TCAE) y Técnico Superior de Laboratorio Clínico y Biomédico (TEL). TCAE y TEL en Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza. Aragón, España.
3. Celia Romeo Biescas. Técnico en Cuidados Auxiliares de Enfermería (TCAE). TCAE en Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza. Aragón, España.
4. Rebeca Quílez Navarrete. Técnico en Cuidados Auxiliares de Enfermería (TCAE). TCAE en Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza. Aragón, España.
5. Ewa Sokol Zurek. Técnico en Cuidados Auxiliares de Enfermería (TCAE). TCAE en Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza. Aragón, España.
6. Geanina María Dutu. Celador y Pinche. Celador y pinche en Hospital Universitario Miguel Servet. Aragón, España.

RESUMEN

Objetivo: Analizar la integración de los sistemas de inteligencia artificial (IA) y las tecnologías digitales en las unidades de emergencias, evaluando sus beneficios operativos, los riesgos bioéticos asociados y la reconfiguración de las funciones del personal sanitario y de soporte.

Metodología: Estudio descriptivo y de revisión analítica de la literatura científica reciente sobre salud digital, algoritmos de triaje predictivo y automatización de procesos logísticos en entornos hospitalarios de agudos.

Resultados: Se identifica que la IA optimiza la gestión del servicio mediante algoritmos de triaje avanzado, sistemas predictivos de reingreso y herramientas de reconocimiento de voz para la historia clínica. El personal de admisión (soporte) se beneficia de la automatización del registro de datos y la detección precoz de picos de afluencia, mientras que los celadores (soporte) ven optimizados sus flujos de traslado mediante software de geolocalización interna. Clínicamente, el personal de enfermería, TCAE y médicos (personal sanitario) cuenta con alertas tempranas de deterioro hemodinámico (como cribados automáticos de sepsis). No obstante, surgen riesgos críticos como el sesgo algorítmico, la deshumanización del cuidado y la vulnerabilidad en la protección de datos.

Conclusiones: Las herramientas digitales aplicadas a las urgencias potencian la eficiencia organizativa, pero deben entenderse como sistemas de apoyo y nunca como sustitutos del juicio clínico o relacional. Es imprescindible formar al equipo multidisciplinar en competencias digitales y principios bioéticos para mitigar la brecha tecnológica y garantizar una asistencia segura y humanizada.

PALABRAS CLAVE

Inteligencia artificial, urgencias hospitalarias, salud digital, triaje predictivo, personal de soporte, personal sanitario, bioética, gestión hospitalaria.

ABSTRACT

Objective: To analyze the integration of artificial intelligence (AI) systems and digital technologies in emergency departments, evaluating their operational benefits, associated bioethical risks, and the reconfiguration of roles for healthcare and support personnel.

Methodology: A descriptive and analytical review study of recent scientific literature on digital health, predictive triage algorithms, and workflow automation in acute care hospital environments.

Results: AI optimizes service management through advanced triage algorithms, predictive readmission models, and voice recognition software for clinical charts. Admission staff (support) benefit from automated data registration and early detection of patient surges, while porters (support) experience streamlined transfer routes through indoor geolocation software. Clinically, nursing staff, nursing assistants, and physicians (healthcare personnel) leverage early warning systems for hemodynamic deterioration (such as automated sepsis screening). However, critical risks emerge, including algorithmic bias, dehumanization of care, and vulnerabilities in data privacy.

Conclusions: Digital tools applied to emergency settings enhance organizational efficiency but must be conceived as decision-support systems rather than replacements for clinical or interpersonal judgment. Training the multidisciplinary team in digital competencies and bioethical principles is essential to mitigate the technological gap and ensure safe, humanized care.

KEY WORDS

Artificial intelligence, emergency department, digital health, predictive triage, support personnel, healthcare personnel, bioethics, hospital management.

INTRODUCCIÓN

La digitalización y el desembarco de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas de salud han dejado de ser proyecciones de futuro para convertirse en componentes activos de la gestión hospitalaria contemporánea. En los servicios de urgencias hospitalarias (SUH), entornos caracterizados por la imprevisibilidad, la escasez de tiempo y la necesidad de tomar decisiones críticas bajo presión, la incorporación de herramientas tecnológicas avanzadas promete redefinir por completo las dinámicas de trabajo^1,2. Desde algoritmos predictivos capaces de anticipar colapsos en las salas de espera hasta sistemas de aprendizaje profundo (deep learning) enfocados en el diagnóstico precoz por imagen, la salud digital ofrece una oportunidad histórica para mitigar la saturación crónica que sufren estos servicios^2,3.

No obstante, la implantación de estas tecnologías no está exenta de fricciones éticas, legales y operativas. La automatización de procesos altera los flujos de trabajo de todo el equipo, impactando de forma transversal tanto al personal sanitario como al de soporte^1,4. En la primera línea de recepción, el personal administrativo de admisión (soporte) convive con interfaces inteligentes de recogida de datos y reconocimiento facial que aceleran la filiación, pero plantean desafíos de ciberseguridad. Los celadores (soporte) interactúan con sistemas de asignación algorítmica de traslados que optimizan las rutas internas, pero pueden mecanizar en exceso su desempeño^3,4. Simultáneamente, el personal médico, de enfermería y Técnicos en Cuidados Auxiliares de Enfermería / TCAE (personal sanitario) se enfrenta al reto de integrar las alertas automatizadas de las historias clínicas electrónicas sin caer en la «fatiga por alarmas» ni delegar de manera ciega su juicio clínico en un código informático^4,5.

La tensión fundamental de esta transición digital radica en el equilibrio entre la eficiencia técnica y la esencia humanizadora del cuidado. La tecnología debe actuar como un catalizador que libere al profesional de las cargas burocráticas rutinarias, devolviéndole tiempo para la interacción directa con el paciente. El análisis pormenorizado de los riesgos y las oportunidades de la IA en urgencias resulta, por tanto, obligatorio para que la transformación tecnológica se traduzca en una mejora real de la seguridad del paciente y en un entorno laboralmente sostenible para los profesionales^5,6.

OBJETIVOS

Objetivo general

Analizar el impacto, las aplicaciones prácticas y las implicaciones ético-laborales de la inteligencia artificial y las herramientas digitales en las dinámicas de trabajo del personal sanitario y de soporte dentro del servicio de urgencias.

Objetivos específicos

• Identificar las principales utilidades de los algoritmos de IA en los procesos de admisión, asignación de recursos y ordenación de flujos de pacientes por el personal de soporte.
• Evaluar las aplicaciones clínicas de los sistemas de alerta temprana en el triaje y la monitorización de cuidados por parte del personal de enfermería y TCAE.
• Discutir los riesgos bioéticos asociados al sesgo algorítmico, la privacidad de los datos y el peligro de deshumanización asistencial en el entorno de agudos.
• Proponer directrices formativas encaminadas a reducir la brecha digital y la resistencia al cambio tecnológico entre los profesionales de urgencias.

MÉTODO

Se llevó a cabo una revisión bibliográfica e integradora consultando artículos científicos, manuales de gestión sanitaria y recomendaciones de agencias nacionales de evaluación de tecnologías sanitarias. El marco de análisis se centró en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, herramientas de salud móvil (mHealth) y sistemas de gestión de colas automatizados en los SUH, clasificando los hallazgos según el estamento profesional afectado y los principios de la bioética clínica^5,7.

RESULTADOS

Oportunidades y aplicaciones prácticas en el circuito de urgencias:

La tecnología digital reconfigura el itinerario del paciente en urgencias introduciendo mejoras significativas en la eficiencia de cada eslabón:

1. Admisión y logística de tránsito (Personal de soporte):

El proceso se inicia en el mostrador, donde las herramientas digitales agilizan la fase burocrática:

• Filiación inteligente: El personal de admisión cuenta con sistemas de lectura biométrica y OCR (reconocimiento óptico de caracteres) que reducen los errores manuales al registrar las identidades, detectando de forma automática duplicidades o alertas de pacientes con necesidades especiales.
• Geolocalización y asignación de traslados: Los celadores sanitarios emplean dispositivos móviles corporativos que integran algoritmos de gestión de tareas. El sistema asigna automáticamente los traslados de camillas o sillas de ruedas según la prioridad clínica y la proximidad física del celador, reduciendo los tiempos muertos y los desplazamientos vacíos por el hospital^3,4.

2. Triaje avanzado y monitorización de cuidados (Personal sanitario):

En el área asistencial, las herramientas digitales actúan como un copiloto de seguridad:

• Triaje predictivo: Mediante el cruce automatizado de constantes vitales y antecedentes, la IA asiste al personal de enfermería sugiriendo niveles de prioridad y alertando sobre el riesgo silencioso de sepsis, shock o infarto antes de que aparezcan signos clínicos evidentes.
• Registros de voz y monitorización: Las TCAE y enfermeros se benefician de sistemas de dictado digital que permiten registrar las constantes y las maniobras de higiene o confort a pie de cama sin necesidad de teclear en pantallas fijas, optimizando el tiempo dedicado al cuidado directo^2,5.

Matrices de vulnerabilidad: riesgos operativos y dilemas bioéticos:

A pesar de los beneficios logísticos indudables, la literatura científica insta a no idealizar la transición tecnológica. La implantación de la inteligencia artificial (IA) introduce tres vectores de riesgo crítico que el equipo multidisciplinar debe identificar y gobernar activamente:

Véase tabla 1 en anexos.

DISCUSIÓN

El dilema de la autonomía en la era digital: La integración de la IA en los servicios de urgencias hospitalarias (SUH) demuestra que la tecnología es un excelente medio de optimización, pero un peligroso fin en sí misma si se despliega sin un filtro humano crítico^1,2.

La evidencia científica actual pone de manifiesto una paradoja: la automatización busca aliviar la carga laboral, pero su introducción genera nuevas tensiones operativas. El personal de soporte —especialmente en las líneas de admisión y celadores— percibe con frecuencia estos sistemas de asignación inteligente y control de colas como herramientas de fiscalización de tiempos por parte de las direcciones médicas, más que como recursos de soporte para su labor diaria. Para revertir esta desconexión, resulta prioritario incorporar a estos colectivos en el diseño de las interfaces, garantizando que el software responda a la realidad del mostrador de urgencias y de las áreas comunes de tránsito, y no solo a métricas teóricas de rendimiento^3,6.

Por otro lado, en el plano estrictamente clínico, preocupa el auge de la llamada «complacencia algorítmica»: la tendencia involuntaria del personal médico y de enfermería a validar de forma ciega las sugerencias de la máquina por encima de su propia intuición o experiencia empírica. Ningún modelo matemático predictivo es capaz de decodificar aspectos humanos sutiles como la facies de dolor de un paciente, el lenguaje no verbal de su familia o la percepción intuitiva que una TCAE aporta al observar el confort y la evolución de un enfermo en su box. Por lo tanto, la tecnología debe posicionarse firmemente bajo el paradigma de la inteligencia aumentada (un escudo de seguridad que absorba la burocracia rutinaria y los cálculos complejos) con el único objetivo de liberar tiempo físico para que el equipo multidisciplinar regrese al núcleo de su profesión: el cuidado humanizado, cercano e individualizado de la persona que sufre^4,5,7.

CONCLUSIONES

La inteligencia artificial y las herramientas digitales constituyen un recurso estratégico con capacidad contrastada para optimizar los flujos de pacientes y reducir la presión asistencial en urgencias.

El personal de soporte (admisión y celadores) encuentra en la automatización logística y los sistemas de asignación inteligente una vía para ordenar su actividad y reducir los tiempos de respuesta.

El triaje predictivo y las alertas tempranas digitales apoyan sustancialmente la seguridad clínica gestionada por el personal de enfermería y médico, permitiendo anticipar respuestas ante patologías tiempo-dependientes.

Es imprescindible establecer salvaguardas éticas y protocolos de revisión humana para evitar que los sesgos algorítmicos o la fatiga por alarmas deriven en errores asistenciales o en la deshumanización de los cuidados.

Las instituciones de salud deben proveer planes de capacitación técnica continuada que incluyan tanto al personal sanitario como al de soporte, asegurando una transición digital inclusiva que proteja la confidencialidad de los datos clínicos.

BIBLIOGRAFÍA

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2. El-Rashidy N, El-Sappagh S, Islam SMR, Wolfaut C. Artificial intelligence in emergency medicine: Current applications and future perspectives. J Med Systems. 2022;46(8):52.
3. Alonso-Cendrero J, Editorial Médica Científica. Logística hospitalaria digital: el rol de los sistemas inteligentes en la coordinación de celadores y admisión de urgencias. Barcelona: EMC; 2024.
4. Sociedad Española de Medicina de Urgencias y Emergencias (SEMES). Libro blanco sobre la digitalización y el uso de IA en las unidades de emergencias hospitalarias. Madrid: SEMES; 2023.
5. García-García J, Editorial Científica Sanitaria. Bioética digital y legislación de datos de salud para técnicos del entorno sanitario. Sevilla: ECS; 2023.
6. European Commission. Ethics guidelines for trustworthy AI. Brussels: High-Level Expert Group on Artificial Intelligence; 2019.
7. Real Academia Nacional de Medicina. Humanización frente a automatización: el gran dilema de la relación médico-paciente en la medicina de agudos digital. Madrid: RANM; 2025.

ANEXOS