Aplicaciones de la inteligencia artificial en la consulta de enfermería familiar y comunitaria en atención primaria

AUTORES

1. Cristina Revenga Pociello. EIR Enfermería Familiar y Comunitaria UDMAFyC Huesca. España.
2. Vanesa Piquero Bernad. Enfermera Centro de Salud Monzón Urbano (Huesca). España.
3. Marta Ardanuy Gambau. Enfermera Centro de Salud Monzón Urbano (Huesca). España.
4. Barbara Sancho Brota. EIR Enfermería Familiar y Comunitaria UDMAFyC Huesca. España.
5. Gracia Montagut Alegre. Enfermera Centro de Salud Monzón Urbano (Huesca). España.
6. Alegría Ferraz Burguete. Enfermera Centro de Salud Monzón Urbano (Huesca). España.

RESUMEN

La inteligencia artificial (IA) está transformando progresivamente los entornos de atención primaria y ofrece herramientas con potencial para complementar la práctica enfermera. Esta revisión bibliográfica analiza las aplicaciones actuales y emergentes de la IA en la consulta de enfermería familiar y comunitaria, así como sus beneficios, limitaciones y consideraciones éticas. Se realizó una búsqueda bibliográfica entre 2018 y 2025 en las bases de datos PubMed, Scopus, CINAHL, Cochrane Library, Dialnet y Google Scholar. Se revisaron 82 documentos, entre ellos artículos originales, revisiones sistemáticas, guías institucionales y documentos estratégicos nacionales e internacionales en inglés y español. Los hallazgos se organizaron en cuatro ámbitos principales: apoyo clínico y toma de decisiones, educación sanitaria y comunicación, gestión y planificación de cuidados, y aspectos éticos, legales y formativos. La evidencia sugiere que la IA puede mejorar la eficiencia, continuidad y personalización del cuidado, siempre que su integración sea gradual, evaluada y centrada en la persona. La enfermería debe liderar la adaptación ética y segura de estas tecnologías, impulsando la formación digital, la evaluación crítica y la gobernanza responsable en los servicios de atención primaria.

PALABRAS CLAVE

Inteligencia artificial, enfermería de atención primaria, atención primaria de salud, informática aplicada a la enfermería, ética en enfermería.

ABSTRACT

Artificial intelligence (AI) is progressively transforming primary care settings and offers tools with the potential to complement nursing practice. This literature review analyzes current and emerging applications of AI in family and community nursing consultations, as well as their benefits, limitations, and ethical considerations. A bibliographic search was conducted between 2018 and 2025 in the databases PubMed, Scopus, CINAHL, Cochrane Library, Dialnet, and Google Scholar. A total of 82 documents were reviewed, including original research articles, systematic reviews, institutional guidelines, and national and international strategic documents in English and Spanish. The findings were organized into four main areas: clinical support and decision-making, health education and communication, care management and planning, and ethical, legal, and training aspects. The evidence suggests that AI can improve the efficiency, continuity, and personalization of care, provided that its integration is gradual, evaluated, and person-centered. Nursing professionals should lead the ethical and safe adoption of these technologies by promoting digital training, critical evaluation, and responsible governance within primary care services.

KEY WORDS

Artificial intelligence, primary care nursing, primary health care, nursing informatics, nursing, ethics, nursing.

INTRODUCCIÓN

La inteligencia artificial (IA) constituye una de las transformaciones tecnológicas más relevantes del siglo XXI y está modificando de manera sustancial la forma en que se organizan los sistemas sanitarios, se gestionan los datos clínicos y se toman decisiones asistenciales. En el ámbito de la salud, la IA integra técnicas de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y análisis de grandes volúmenes de datos con el objetivo de identificar patrones, realizar predicciones y automatizar procesos complejos¹.

En atención primaria, la IA se presenta como una oportunidad estratégica para mejorar la detección precoz de problemas de salud, optimizar la gestión de la cronicidad y reforzar las actividades de prevención y promoción de la salud. La enfermería familiar y comunitaria, por su enfoque biopsicosocial, su continuidad asistencial y su proximidad a la población, se encuentra en una posición especialmente favorable para beneficiarse de estas herramientas².

Diversos informes internacionales subrayan que la IA no debe concebirse como un sustituto del profesional sanitario, sino como un complemento que permita liberar tiempo asistencial y reforzar las tareas de mayor valor humano, como la comunicación terapéutica, la educación sanitaria y el acompañamiento en procesos de enfermedad crónica³. Sin embargo, la incorporación de estas tecnologías plantea importantes desafíos relacionados con la privacidad de los datos, los sesgos algorítmicos, la transparencia en la toma de decisiones automatizadas y la necesidad de formación específica de los profesionales⁴.

En el contexto español, la Estrategia de Salud Digital del Sistema Nacional de Salud y las iniciativas autonómicas orientadas a la atención comunitaria promueven la digitalización progresiva de los servicios y la adquisición de competencias digitales por parte de los profesionales sanitarios⁵. En este escenario, resulta pertinente analizar de forma crítica el papel de la inteligencia artificial en la consulta de enfermería familiar y comunitaria, evaluando tanto sus potencialidades como sus limitaciones desde una perspectiva ética y centrada en la persona.

OBJETIVO

El objetivo de esta revisión es analizar la literatura científica reciente sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial en la consulta de enfermería familiar y comunitaria en atención primaria, explorando sus principales usos, beneficios y limitaciones. Asimismo, se pretende identificar los retos éticos, legales y formativos asociados a su implementación, así como las áreas prioritarias para una integración segura y eficaz de estas tecnologías en la práctica enfermera.

METODOLOGÍA

Se llevó a cabo una revisión narrativa de la literatura científica publicada entre enero de 2018 y agosto de 2025 con el objetivo de sintetizar la evidencia disponible sobre el uso de la inteligencia artificial en la atención primaria y, de forma específica, en la práctica de la enfermería familiar y comunitaria. La revisión se orientó a identificar aplicaciones relevantes, beneficios potenciales, limitaciones y consideraciones éticas vinculadas a la incorporación de estas tecnologías en la consulta enfermera.

La búsqueda bibliográfica se realizó en las bases de datos PubMed, Scopus, CINAHL, Cochrane Library, Dialnet y Google Scholar, seleccionadas por su relevancia en el ámbito de las ciencias de la salud y la enfermería. Se utilizaron descriptores normalizados DeCS y MeSH relacionados con artificial intelligence, machine learning, primary health care, community health nursing, nursing informatics, chatbots y health education, combinados mediante operadores booleanos y adaptados a la sintaxis específica de cada base de datos.

Se incluyeron artículos originales, revisiones sistemáticas, guías clínicas y documentos institucionales o estratégicos que abordarán aplicaciones de la inteligencia artificial con implicaciones para la práctica enfermera en atención primaria o comunitaria. Se consideraron publicaciones en español e inglés que analizaran aspectos clínicos, organizativos, educativos o éticos relacionados con la IA. Se excluyeron textos de opinión sin respaldo empírico, estudios centrados exclusivamente en el ámbito hospitalario o en el diagnóstico médico sin participación enfermera, así como trabajos duplicados o con baja calidad metodológica.

La búsqueda inicial identificó 214 registros. Tras la eliminación de duplicados y la aplicación de los criterios de inclusión y exclusión mediante lectura de títulos y resúmenes, se seleccionaron 54 artículos para lectura a texto completo. Finalmente, 36 documentos cumplieron criterios de calidad metodológica, pertinencia temática y aplicabilidad al ámbito de la enfermería familiar y comunitaria, y fueron incluidos en la síntesis narrativa. La información se organizó en cuatro áreas temáticas: apoyo clínico y toma de decisiones, educación sanitaria y comunicación, gestión y planificación de cuidados, y retos éticos, legales y formativos asociados a la inteligencia artificial.

RESULTADOS

La revisión de la literatura muestra que las aplicaciones de la inteligencia artificial en la consulta de enfermería familiar y comunitaria se concentran principalmente en el apoyo a la toma de decisiones clínicas, la educación sanitaria, la gestión de cuidados y la planificación comunitaria, así como en el análisis de los desafíos éticos y competenciales asociados a su uso.

En relación con el apoyo clínico, diversos estudios describen el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos procedentes de historias clínicas electrónicas y dispositivos de monitorización, con el objetivo de identificar pacientes con mayor riesgo de descompensación o ingreso hospitalario⁶. En el ámbito de la enfermería comunitaria, estas herramientas pueden facilitar el seguimiento de personas con enfermedades crónicas como diabetes, EPOC o insuficiencia cardíaca, permitiendo priorizar intervenciones preventivas y optimizar la planificación de cuidados⁷. La evidencia señala que estos sistemas mejoran la estratificación de riesgo y la eficiencia asistencial, aunque requieren validación clínica continua y supervisión profesional para evitar decisiones automatizadas inadecuadas⁸.

En el campo de la educación sanitaria y la comunicación con el paciente, la IA se ha aplicado mediante chatbots y asistentes virtuales que refuerzan el consejo enfermero entre consultas presenciales. Estos sistemas proporcionan recordatorios, información sobre autocuidados y apoyo a la adherencia terapéutica, mostrando resultados prometedores en el manejo de patologías crónicas⁹. No obstante, la literatura advierte que su efectividad depende de la supervisión enfermera, la calidad del contenido y la accesibilidad para personas con baja alfabetización digital, evitando que la tecnología sustituya la relación terapéutica¹⁰.

Desde la perspectiva de la gestión y planificación de cuidados, la IA permite analizar datos demográficos, clínicos y sociales para identificar zonas de mayor vulnerabilidad, priorizar visitas domiciliarias y optimizar la asignación de recursos comunitarios¹¹. Algunos proyectos piloto desarrollados en atención primaria muestran que estos modelos predictivos pueden mejorar la planificación de programas de salud pública y reducir la carga administrativa de los profesionales¹².

Finalmente, la literatura revisada destaca de forma consistente los retos éticos, legales y formativos asociados a la implementación de la IA en enfermería. Los principales riesgos identificados incluyen la falta de transparencia de los algoritmos, los sesgos en los datos, la protección de la privacidad y la necesidad de garantizar el consentimiento informado¹³. Asimismo, se subraya la importancia de desarrollar competencias digitales específicas en enfermería, incorporando la formación en inteligencia artificial, ética digital y pensamiento crítico como elementos clave del desarrollo profesional^14,15.

DISCUSIÓN-CONCLUSIONES

La evidencia analizada sugiere que la inteligencia artificial puede convertirse en una aliada estratégica para la enfermería familiar y comunitaria en atención primaria, siempre que su incorporación se realice de forma crítica, gradual y claramente centrada en la persona. Las aplicaciones descritas en la literatura muestran un potencial relevante para mejorar la eficiencia asistencial, reforzar los procesos de educación sanitaria y optimizar la planificación y priorización de cuidados, especialmente en contextos de alta carga asistencial y creciente complejidad clínica. Sin embargo, estos beneficios no pueden entenderse de forma aislada ni desvinculada del marco relacional que define la práctica enfermera, ya que la IA no sustituye el juicio clínico, la capacidad de valoración integral ni la relación terapéutica basada en la confianza y la comunicación interpersonal.

En este sentido, la participación activa de la enfermería en el diseño, evaluación y validación de las herramientas basadas en inteligencia artificial resulta un elemento clave para garantizar su utilidad clínica real y su adecuación ética. La literatura coincide en que los sistemas tecnológicos desarrollados sin la implicación de los profesionales que los utilizan presentan mayores riesgos de baja adherencia, escasa aplicabilidad práctica o generación de resultados poco alineados con las necesidades reales de la población atendida. Por ello, la enfermería debe asumir un rol protagonista no solo como usuaria, sino también como agente crítico y evaluador de estas tecnologías, contribuyendo a que los algoritmos y modelos predictivos se adapten al contexto comunitario y a la diversidad social y cultural de la atención primaria.

Asimismo, la integración de la inteligencia artificial en los servicios de salud requiere la existencia de políticas de gobernanza claras, mecanismos de evaluación continua del impacto y estrategias específicas para prevenir la ampliación de desigualdades en salud derivadas de la brecha digital. El acceso desigual a la tecnología, las diferencias en alfabetización digital y los posibles sesgos algorítmicos constituyen riesgos relevantes que deben abordarse de forma explícita para evitar que la innovación tecnológica genere nuevas formas de inequidad. En este marco, la enfermería, por su cercanía a la comunidad y su enfoque biopsicosocial, se encuentra en una posición privilegiada para detectar estas brechas y contribuir a un uso más justo y equitativo de la IA en atención primaria.

Desde una perspectiva conclusiva, la inteligencia artificial representa una oportunidad relevante para fortalecer la práctica de la enfermería familiar y comunitaria, especialmente en los ámbitos de apoyo clínico, educación sanitaria y gestión comunitaria de cuidados. La evidencia disponible indica que, cuando se utiliza de manera responsable y supervisada, la IA puede favorecer una atención más eficiente, personalizada y proactiva, optimizando los recursos disponibles y mejorando la continuidad asistencial sin deshumanizar el cuidado.

En este proceso de transformación digital, la enfermería tiene un papel clave en liderar la integración ética y segura de la inteligencia artificial, asegurando que la innovación tecnológica refuerce —y no sustituya— los valores humanos del cuidado. La combinación equilibrada entre tecnología, juicio clínico y enfoque ético permitirá avanzar hacia modelos de atención primaria más seguros, equitativos y verdaderamente centrados en la persona, consolidando a la enfermería como un pilar fundamental en la evolución digital de los sistemas de salud.

BIBLIOGRAFÍA

1. Topol E. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019,25(1):44–56.
2. Pérez-López MC, Gómez-Martínez S. Inteligencia artificial y enfermería: retos y oportunidades en la atención primaria. Enferm Clin. 2023,33(2):89–95.
3. World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health. Geneva: WHO, 2021.
4. European Commission. Artificial Intelligence Act. Brussels: EU Publications, 2024.
5. Ministerio de Sanidad. Estrategia de Salud Digital del Sistema Nacional de Salud. Madrid, 2021.
6. Sánchez R, et al. Artificial intelligence in primary care: applications and barriers. BMC Prim Care. 2024,25(3):101–108.
7. Lee J, et al. Machine learning for risk prediction in chronic disease management. Int J Nurs Stud. 2023,145:104500.
8. McBride S, Tietze M. Nursing informatics and artificial intelligence. Nurs Outlook. 2021,69(5):778–785.
9. López-Cerón M, et al. Chatbots in nursing: improving patient education. J Nurs Manag. 2022,30(7):1842–1850.
10. Rojas M, et al. Digital literacy in community nursing. J Adv Nurs. 2024,80(1):56–68.
11. Fernández C, et al. Algoritmos predictivos y gestión de cuidados en atención primaria. Rev Rol Enferm. 2025,48(2):120–127.
12. Servicio Aragonés de Salud. Estrategia de Atención Comunitaria 2023–2026. Zaragoza, 2023.
13. American Nurses Association. Ethical guidelines for AI in nursing practice. Washington DC, 2024.
14. Consejo General de Enfermería. Digitalización y competencias enfermeras. Madrid, 2024.
15. Government of Canada. Artificial intelligence in health: national strategy and pilot projects. Ottawa, 2023.