IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA CREACION DE DX DE ENFERMERIA

Pequeña comparacuón entre dx hechos por personal de salud humano e IAs.

1. “EL IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA CREACIÓN DE DIAGNÓSTICOS DE ENFERMERIA Y SU EFECTO EN LA ATENCIÓN DE SALUD EN MÉXICO”

2. Investigación.....3 ¿Qué es l  IA?​.....4 Colaboradores....5 Apendicitis..........6 Diabetes .............7 Preclamsia...........8 Conclusión....... . .9 Referencias...........10 .. ÍNDICE

3. 1. Los diagnósticos de enfermería son fundamentales en el PAE.
2. La taxonomía NANDA estructura diagnósticos con terminología común.
3. El formato PES ayuda a formular diagnósticos precisos.
4. Tres tipos de diagnósticos NANDA: reales, de riesgo y de promoción de la salud.
5. NANDA, NIC y NOC conforman el modelo AREA.
6. La IA genera diagnósticos precisos y eficientes a partir de datos clínicos.
7. Tecnologías como ChatGPT y otras mejoran la eficiencia y precisión de las decisiones clínicas. INVESTIGACIÓN

4. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? La IA es una ciencia y ingeniería, que está programada por una computadora para realizar actividades, ya sean de investigación, información o simplemente diversión. Estas trabajan en comprender los mecanismos de la inteligencia humana. Las personas que están detrás de estás, se especializan en saber analizar las respuestas y preguntas de los seres humanos y así desarrollar las respuestas, y/o resultados según lo pedido.

5. COLABORADORES Briceida Beltrán Rayón Alejandro Cervantes Malagón Edwin Eduardo Arango Calderón

6. IA Profesionales Dolor agudo Dolor agudo M/p: Expresión facial M/p: Conducta expresiva R/c: Proceso inflamatorio R/c: Lesiones por agentes IA Profesionales Administración farmacológica Administración farmacológica Manejo del dolor Manejo del dolor Valoración por cirugía Valoración por cirugía Monitorización de S.V. Medidas no farmacológicas Monitorización del estado fisiológico APENDICITIS

7. DIABETES IA Profesionales  Vigilar los niveles de glucosa en sangre Vigilar los niveles de glucosa en sangre Autocontrol de la diabetes Autocontrol de la diabetes Control de riesgo. Control de riesgo Educación al paciente Planificación de comidas Administración de medicamentos Cuidado de los pies Seguimiento y evaluación IA Profesionales  El  px no conoce su enfermedad. R/c: conocimiento deficiente sobre el manejo de la diabetes Riesgo de glicemia inestable  00179: Riesgo de nivel de glucemia inestable Desequilibrio nutricional 

8. IA Profesionales Hipertensión Hipertensión Riesgo de complicaciones maternas y fetales Disminución del gasto cardiaco Riesgo de daño renal Edema Ansiedad y estrés Déficit del conocimiento relacionado con preeclampsia IA Profesionales Monitoreo de signos vitales Evaluar el dolor en epigastrio Administración de medicamentos Valoración exhaustiva de la circulación periférica Monitoreo fetal Manejo de la medicación Evaluación de la presencia de edemas Apoyo emocional Apoyo emocional PREECLAMPSIA

9. CONCLUSIÓN 1. La IA es una herramienta útil en diagnóstico, pero no reemplaza la experiencia, empatía y juicio del profesional de salud. 2. En casos como apendicitis o diabetes, la IA coincide en diagnósticos base, pero es menos precisa en causas e intervenciones personalizadas. 3. Los profesionales superan a la IA en análisis de contexto clínico, emocional y social, crucial en casos complejos como preeclampsia. 4. Se recomienda incluir formación en IA y ética en enfermería, junto con capacitación tecnológica continua. 5. La IA debe ser un complemento, nunca un sustituto, priorizando siempre el criterio humano y la atención personalizada.

10. REFERENCIAS Al Kuwaiti , A., Nazer, K., Al- Reedy , A., Al- Shehri , S., Al- Muhanna , A., Subbarayalu , A. V., Al Muhanna , D., & Al- Muhanna , F. A. (2023). A review of the role of artificial intelligence in healthcare . Journal of Personalized Medicine, 13(6), 951. https://doi.org/10.3390/jpm13060951 Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI). (s.f.). About AAAI. https://aaai.org/about-aaai/ Elsevier Connect . (2022, 23 de marzo). NANDA-I, NIC, NOC: uso en la planificación de los cuidados y el modelo AREA. Elsevier. https://www.elsevier.com/es-es/connect/nanda-i-nic-noc-vinculos-y-uso-en-la-practica-clinica Gaceta UDG. (2019, 28 de agosto). Gaceta Universidad de Guadalajara. https://www.gaceta.udg.mx Gobierno de España. (s.f.). Qué es la inteligencia artificial. Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. https://planderecuperacion.gob.es/noticias/que-es-inteligencia-artificial-ia-prtr Herdman, T. H., & Kamitsuru , S. (Eds.). (2021). Diagnósticos enfermeros: Definiciones y clasificación 2021–2023. Elsevier. McCarthy, J. (s.f.). What is artificial intelligence ? Stanford University . http://formal.stanford.edu/jmc/whatisai/node3.html Medicip Health . (2021, 21 de abril). Tecnología sanitaria: Digitalización salud. https://www.mediciphealth.com Pérez, L. (2023, 27 de junio). Descubre cómo funciona ChatGPT . Neuroflash . https://neuroflash.com/es/blog/descubre-como-funciona-chatgpt/ Rojas, K. (2024, 17 de mayo). Uso, beneficios y riesgos de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la salud. Universidad Externado de Colombia. https://www.uexternado.edu.co/revista-experto/uso-beneficios-y-riesgos-de-la-inteligencia-artificial-ia-en-el-ambito-de-la-salud/ Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo. (s.f.). Plan de cuidados de enfermería con las taxonomías: Diagnósticos de enfermería (NANDA), Clasificación de resultados de enfermería (NOC), Clasificación de intervenciones de enfermería. https://www.uaeh.edu.mx/scige/boletin/icsa/n4/m1.html Universidad Nacional Autónoma de México. (s.f.). Inteligencia artificial. http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/bitstream/handle/132.248.52.100/219/A7.pdf Xsolis . (2021, 2 de febrero). The evolution of AI in healthcare . https://www.xsolis.com/blog/the-evolution-of-ai-in-healthcare/