08 abril 2025

Transformando el cuidado pediátrico con inteligencia artificial

Este mes he tenido la oportunidad de asistir al II Congreso Nacional de Inteligencia Artificial en Enfermería, celebrado en Elche del 3 al 5 de abril de 2025, bajo el lema: “IA: la ola que viene”. Un evento que reunió a enfermeras y otros profesionales para reflexionar sobre cómo la inteligencia artificial puede ayudarnos a ofrecer cuidados más precisos, eficientes y humanos. Destacando el papel emergente de la IA en la transformación de la práctica enfermera en distintos ámbitos: asistencial, docente, de gestión e investigación.

Tuve además el honor de participar como ponente en la mesa de especialidades, donde compartí cómo la inteligencia artificial está impactando de manera significativa en el ámbito del cuidado pediátrico.

En mi intervención analicé los desafíos y oportunidades que esta tecnología nos ofrece en el entorno pediátrico, como:

  • Personalización de la atención: gracias a modelos de IA capaces de identificar patrones clínicos con gran precisión, podremos ofrecer diagnósticos y tratamientos más ajustados a las necesidades específicas de cada niño.

  • Chatbots y asistentes virtuales: herramientas con gran potencial para mejorar la comunicación entre profesionales y familias, proporcionando información útil, resolviendo dudas, enviando recordatorios o incluso promoviendo hábitos saludables.

  • Monitorización en tiempo real: la IA facilita la detección temprana de efectos adversos, emite alertas ante cambios en el estado del paciente y permite el seguimiento remoto de pacientes crónicos.

  • Optimización de tareas no asistenciales: desde la generación de imágenes o presentaciones hasta la redacción, síntesis y traducción de contenidos, adaptados al nivel de comprensión de las familias y de los más pequeños.

Pero quizás lo que más llamó la atención del auditorio fue un vídeo que compartí, donde se muestra cómo la IA también puede utilizarse para humanizar la atención y cuidados que proporcionamos a nuestros pacientes, ayudando en este caso a reducir el estrés y el miedo de los niños hospitalizados.

 


Gracias, de verdad, por invitarme a participar en este evento. Hacía tiempo que no salía de un congreso con tantas ideas rondándome en la cabeza.

Os dejo algunas de las herramientas que se presentaron en los talleres precongreso (por cierto, muy interesantes), así como la bibliografía que utilicé para preparar mi ponencia, por si os apetece profundizar en el tema.

El futuro ya está aquí, y es responsabilidad nuestra aprender a navegar esta ola para seguir ofreciendo cuidados de calidad, centrados en las personas y apoyados por la tecnología.

Herramientas:

  1. ChatGPT
  2. Gemini
  3. Notebook LM
  4. Perplexity
  5. Consensus
  6. Thesify

Bibliografía: 

  1. Galdo B, Pazos C, Pardo J, Solar A, Llamas D, Fernández-Blanco E, Pazos A. Inteligencia artificial en pediatría: actualidad y retos. An Pediatr (Barc). 2024;100(3):195–201. doi:10.1016/j.anpedi.2024.02.006.
  2. Molina Arias M. Inteligencia artificial en Pediatría: de la ciencia ficción a la realidad clínica. Evid Pediatr. 2025;21:14.
  3. Rajagopalan SS, Zhang Y, Yahia A, Tammimies K. Machine Learning Prediction of Autism Spectrum Disorder From a Minimal Set of Medical and Background Information. JAMA Netw Open. 2024 Aug 1;7(8):e2429229. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.29229
  4. Barreto ICHC, Barros NBS, Theophilo RL, Viana VF, Silveira FRV, Souza O, Sousa FJG, Oliveira AMB, Andrade LOM. Development and evaluation of the GISSA Mother-Baby ChatBot application in promoting child health. Cien Saude Colet. 2021;26(5):1679-1690.  doi: 10.1590/1413-81232021265.04072021. 
  5. Pervanidou P, Chatzidaki E, Nicolaides NC, Voutetakis A, Polychronaki N, Chioti V, Kitani RA, Kyrkopoulou E, Zarkogianni K, Kalafatis E, Mitsis K, Perakis Κ, Nikita K, Kanaka-Gantenbein C. The Impact of the ENDORSE Digital Weight Management Program on the Metabolic Profile of Children and Adolescents with Overweight and Obesity and on Food Parenting Practices. Nutrients. 2023 Apr 5;15(7):1777. doi: 10.3390/nu15071777. 
  6. Yang M, Peng Z, van Pul C, Andriessen P, Dong K, Silvertand D, Li J, Liu C, Long X. Continuous prediction and clinical alarm management of late-onset sepsis in preterm infants using vital signs from a patient monitor. Comput Methods Programs Biomed. 2024 Oct;255:108335. doi: 10.1016/j.cmpb.2024.108335.
  7. Sitek A, Seliga-Siwecka J, Płotka S, Grzeszczyk MK, Seliga S, Włodarczyk K, Bokiniec R. Artificial intelligence in the diagnosis of necrotising enterocolitis in newborns. Pediatr Res. 2023 Jan;93(2):376-381. doi: 10.1038/s41390-022-02322-2.
  8. UNESCO. ChatGPT e inteligencia artificial en la educación superior: guía de inicio rápido. 2023.

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