El enfermero estomaterapeuta y la inteligencia artificial: ética, juicio clínico y toma de decisiones

Autores/as

  • Edson Maruyama Diniz Secretaria Municipal de Saúde, Prefeitura Municipal de São Paulo – São Paulo (SP), Brasil. , Secretaria Municipal da Saúde de São Paulo image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.30886/

Resumen

Objetivo: Analizar de qué manera la incorporación de la inteligencia artificial en la estomaterapia influye en el juicio clínico, la toma de decisiones y los fundamentos éticos de la atención especializada. Método: Ensayo teórico basado en un análisis crítico de la literatura científica reciente sobre inteligencia artificial en salud, con énfasis en modelos generativos, sistemas de visión computacional, bioética y protección de datos. Resultados: La inteligencia artificial amplía la capacidad analítica y la precisión de la evaluación, pero introduce riesgos relacionados con la confianza acrítica en las recomendaciones automatizadas, la reducción de la autonomía del paciente y el manejo inadecuado de datos sensibles, especialmente imágenes clínicas. Conclusión: La inteligencia artificial puede favorecer decisiones más seguras y fundamentadas cuando se utiliza como herramienta de apoyo, bajo supervisión humana, discernimiento clínico y responsabilidad ética, reafirmando el papel del enfermero estomaterapeuta como intérprete crítico de la tecnología y garante de la autonomía, la privacidad y la atención humanizada.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Referencias

1. Rajpurkar P, Chen E, Banerjee O, Topol EJ. AI in health and medicine. Nat Med. 2022;28(1):31-8. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01614-0

2. Bohr A, Memarzadeh K. The rise of artificial intelligence in healthcare applications. In: Bohr A, Memarzadeh K, editors. Artificial intelligence in healthcare. Cambridge: Academic Press; 2020. p. 25-60.

3. Morley J, Floridi L, Kinsey L, Elhalal A. From what to how: an initial review of publicly available AI ethics tools, methods and research to translate principles into practices. Sci Eng Ethics. 2020;26(4):2141-68. https://doi.org/10.1007/s11948-019-00165-5

4. Rippon MG, Fleming L, Chen T, Rogers AA, Ousey K. Artificial intelligence in wound care: diagnosis, assessment and treatment of hard-to-heal wounds: a narrative review. J Wound Care. 2024;33(4):229-42. https://doi.org/10.12968/jowc.2024.33.4.229

5. Griffa D, Natale A, Merli Y, Starace M, Curti N, Mussi M, et al. Artificial intelligence in wound care: narrative review of currently available mobile apps for automatic ulcer segmentation. BioMedInformatics. 2024;4:2321-37. https://doi.org/10.3390/biomedinformatics4040126

6. Reifs Jiménez D, Casanova-Lozano L, Grau-Carrión S, Reig-Bolaño R. Artificial intelligence methods for diagnostic and decision-making assistance in chronic wounds: a systematic review. J Med Syst. 2025;49(1):29. https://doi.org/10.1007/s10916-025-02153-8

7. Grosman-Rimon L, Wegier P. With advancement in health technology comes great responsibility: ethical and safety considerations for using digital health technology: a narrative review. Medicine (Baltimore). 2024;103(33):e39136. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000039136

8. Roustan D, Bastardot F. The clinicians’ guide to large language models: a general perspective with a focus on hallucinations. Interact J Med Res. 2025;14:e59823. https://doi.org/10.2196/59823

9. Elias MA, Faversani LA, Moreira JAV, Masiero AV, Cunha NV. Artificial intelligence in health and bioethical implications: a systematic review. Rev Bioét. 2023;31:e3542PT. https://doi.org/10.1590/1983-803420233542PT

10. Brasil. Presidência da República. Secretaria-Geral. Subchefia para assuntos Jurídicos. Lei no 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais [Internet]. 2018 [cited 2026 Aug 3]. Available from: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm

11. Conselho Federal de Enfermagem. Resolução COFEN nº 564/2017. Aprova o novo Código de Ética dos Profissionais de Enfermagem. Brasília: COFEN; 2017.

12. Haddaway NR, Collins AM, Coughlin D, Kirk S. The role of Google Scholar in evidence reviews and its applicability to grey literature searching. PLoS One. 2015;10(9):e0138237. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0138237

13. Ibrahim AM, Abdel-Aziz HR, Mohamed HAH, Zaghamir DEF, Wahba NMI, Hassan GA, et al. Balancing confidentiality and care coordination: challenges in patient privacy. BMC Nurs. 2024;23(1):564. https://doi.org/10.1186/s12912-024-02231-1

14. Lee P, Bubeck S, Petro J. Benefits, limits, and risks of GPT-4 as an AI chatbot for medicine. N Engl J Med. 2023;388(13):1233-9. https://doi.org/10.1056/NEJMsr2214184

15. Iqbal U, Tanweer A, Rahmanti AR, Greenfield D, Lee LTJ, Li YCJ. Impact of large language model (ChatGPT) in healthcare: an umbrella review and evidence synthesis. J Biomed Sci. 2025;32(1):45. https://doi.org/10.1186/s12929-025-01131-z

16. Ridley M, Pawlick-Potts D. Algorithmic literacy and the role for libraries. Inf Technol Libr. 2021;40(2):1-15. https://doi.org/10.6017/ital.v40i2.12963

17. Ahmed MM, Okesanya OJ, Oweidat M, Othman ZK, Musa SS, Lucero-Prisno III DE. The ethics of data mining in healthcare: challenges, frameworks, and future directions. BioData Min. 2025;18(1):47. https://doi.org/10.1186/s13040-025-00461-w

18. Singhal K, Tu T, Gottweis J, Sayres R, Wulczyn E, Amin M, et al. Toward expert-level medical question answering with large language models. Nat Med. 2025;31(3):943-50. https://doi.org/10.1038/s41591-024-03423-7

19. Liévin V, Hother CE, Motzfeldt AG, Winther O. Can large language models reason about medical questions? Patterns (N Y). 2024;5(3):100943. https://doi.org/10.1016/j.patter.2024.100943

20. Lyell D, Coiera E. Automation bias and verification complexity: a systematic review. J Am Med Inform Assoc. 2017;24(2):423-31. https://doi.org/10.1093/jamia/ocw105

21. Yang CC. Explainable artificial intelligence for predictive modeling in healthcare. J Healthc Inform Res. 2022;6(2):228-39. https://doi.org/10.1007/s41666-022-00114-1

22. Celuppi IC, Meirelles BHS, Mendes M, Schneider DG, Pires DEP. Ethical problems in nursing teleconsultations for people living with HIV during the COVID-19 pandemic. Rev Bras Enferm. 2023;76(Suppl 3):e20220754. https://doi.org/10.1590/0034-7167-2022-0754

23. Jokinen A, Stolt M, Suhonen R. Ethical issues related to eHealth: an integrative review. Nurs Ethics. 2021;28(2):253-71. https://doi.org/10.1177/0969733020945765

Publicado

21/08/2026

Número

Sección

Theoretical Reflection

Cómo citar

1.
El enfermero estomaterapeuta y la inteligencia artificial: ética, juicio clínico y toma de decisiones. ESTIMA [Internet]. 21 de agosto de 2026 [citado 21 de agosto de 2026];24. Disponible en: https://www.revistaestima.com.br/estima/article/view/1908

Artículos más leídos del mismo autor/a