Inteligencia Artificial en la gestión de caídas: impactos operativos, emocionales, éticos y organizacionales en enfermería

Abstract

Introducción: La sobrecarga estructural en los sistemas sanitarios contemporáneos ha deteriorado la salud del personal de enfermería, generando un entorno laboral caracterizado por estrés crónico, agotamiento y reducción en la calidad asistencial. Esta situación exige soluciones tecnológicas que alivien la presión sobre el personal sin comprometer la atención al paciente. Objetivo: Identificar los efectos operativos, emocionales, éticos y organizativos de los sistemas basados en inteligencia artificial en la reducción de factores estresantes asociados a la gestión de caídas de pacientes en contextos de enfermería. Método: Se realizó una revisión sistemática conforme a los lineamientos PRISMA 2020, consultando las bases de datos Scopus, PubMed y IEEE Xplore. Se seleccionaron 23 estudios empíricos publicados entre 2019 y 2023, que abordan la aplicación de inteligencia artificial en la prevención de caídas y el manejo del estrés en entornos clínicos de enfermería. Resultado: Los sistemas basados en inteligencia artificial mejoraron la eficiencia operativa mediante detección temprana, alertas automatizadas y documentación precisa de eventos. A nivel emocional, se observó una reducción en el estrés agudo y crónico del personal. En el plano ético, se identificaron tensiones entre la vigilancia tecnológica y la autonomía del paciente mientras que, a nivel organizativo, la inteligencia artificial facilitó la integración funcional de equipos y optimización de flujos de trabajo. No obstante, la resistencia del personal y la ausencia de marcos regulatorios claros constituyen obstáculos significativos para su implementación sostenida. Conclusión: La incorporación de la inteligencia artificial en el cuidado enfermero frente a caídas representa una transformación paradigmática del acto clínico. Su impacto va más allá de la eficiencia técnica, implicando una reorganización ética, emocional y estructural del entorno asistencial. Para garantizar su legitimidad y sostenibilidad, se requiere un enfoque integrador que combine avances tecnológicos con políticas institucionales claras y compromiso con la dignidad humana.

Introduction: Structural over load in contemporary health care systems has compromised the well-being of nursing staff, leading to chronic stress, burnout, and a decline in care quality. This scenario demands technological solutions that relieve pressure on personnel without compromising patient care. Objective: This study aims to identify the operational, emotional, ethical, and organizational effects of artificial intelligence systems in reducing stress-related factors associated with fall management in nursing contexts. Methods: A systematic review was conducted in accordance with PRISMA 2020 guidelines. Searches were performed in Scopus, PubMed, and IEEE Xplore. A total of 23 empirical studies published between 2019 and 2023 were selected, focusing on the application of artificial intelligence to fall prevention and stress management in clinical nursing environments. Results: AI-based systems enhanced operational efficiency through early detection, automated alerts, and accurate event documentation. Emotionally, a reduction in both acute and chronic stress among nursing personnel was observed. Ethically, tensions emerged between technological surveillance and patient autonomy. Organizationally, artificial intelligence facilitated functional team integration and stream lined work flows. However, staff resistance and the absence of clear regulatory frameworks remain major barriers to sustained implementation. Conclusion: The integration of artificial intelligence in nursing care for fall prevention signifies a paradigmatic shift in clinical practice. Its impact extends beyond technical efficiency, requiring an ethical, emotional, and structural reorganization of the care environment. Ensuring the legitimacy and sustainability of these innovations necessitates an integrative approach that combines technological advancement with institutional policies and a firm commitment to human dignity.

Introdução: A sobrecarga estrutural dos sistemas de saúde contemporâneos tem vindo a deteriorar a saúde dos profissionais de enfermagem, gerando ambientes laborais marcados por estresse crônico, exaustão e diminuição da qualidade dos cuidados prestados. Esta conjuntura exige soluções tecnológicas que aliviem a pressão sobre os profissionais sem comprometer a atenção ao utente. Objetivo: Este estudo tem como finalidade identificar os efeitos operacionais, emocionais, éticos e organizacionais dos sistemas baseados em inteligência artificial na redução de fatores de estresse associados à gestão de quedas de utentes em contextos de enfermagem. Método: Foi realizada uma revisão sistemática segundo as diretrizes PRISMA 2020, com pesquisa nas bases de dados Scopus, PubMed e IEEE Xplore. Selecionaram-se 23 estudos empíricos publicados entre 2019 e 2023 que abordam a aplicação de inteligência artificial na prevenção de quedas e no controlo do estresse em contextos clínicos de enfermagem. Resultados: Os sistemas baseados em inteligência artificial melhoraram a eficiência operacional através da detecção precoce de eventos, alerta automatizados e documentação precisa. Ao nível emocional, observou-se uma redução do estresse agudo e crônico entre os profissionais. No plano ético, identificaram-se tensões entre a vigilância tecnológica e a autonomia dos utentes. Organizacionalmente, a inteligência artificial facilitou a integração funcional das equipas e a optimização dos fluxos de trabalho. Contudo, a resistência dos profissionais e a ausência de regulamentação clara constituem obstáculos à sua implementação sustentada. Conclusões: A incorporação da inteligência artificial nos cuidados de enfermagem associados a quedas representa uma transformação paradigmática do ato clínico. O seu impacto ultrapassa a dimensão técnica, implicando uma reorganização ética, emocional e estrutural do contexto assistencial. A sua legitimação e sustentabilidade requerem um enfoque integrador, alicerçado em políticas institucionais claras e no compromisso com a dignidade humana.