Resumen

Scoping Review

Vol. 26(3):512-521, December 2023 - March 2024

i-ISSN 0123-7047 e-ISSN 2382-4603

https://doi.org/10.29375/01237047.4634

 

The Use of Artificial Intelligence Techniques in Nursing Data Systems: Scoping Review

El uso de técnicas de inteligencia artificial en los sistemas de datos de enfermería: Scoping Review

O uso de técnicas de inteligência artificial em sistemas de dados de enfermagem: Scoping Review

 

Shina Singla

ssingla@rnao.ca

Registered Nurses’ Association of Ontario. Toronto, Canada

 

Christina Medeiros

cmedeiros@rnao.ca

Registered Nurses’ Association of Ontario. Toronto, Canada

 

Shanoja Naik

snaik@rnao.ca

Registered Nurses’ Association of Ontario. Toronto, Canada

 

Lyndsay Howitt

lhowitt@rnao.ca

Registered Nurses’ Association of Ontario. Toronto, Canada

 

Doris Grinspun

dgrinspun@rnao.ca

Registered Nurses’ Association of Ontario. Toronto, Canada.

 

ARTICLE INFORMATION:

Article received: February 15, 2024

Article accepted: March 31, 2024

DOI: https://doi.org/10.29375/01237047.4634

 

How to reference. Singla S, Medeiros C, Naik S, Howitt L, Grinspun D. The Use of Artificial Intelligence Techniques in Nursing Data Systems: Scoping Review. MedUNAB [Internet]. 2023;26(3):512-521. doi: https://doi.org/10.29375/01237047.4634

 

Author Contributions

SS. Conceptualization, software, investigation, validation, formal analysis, data curation, visualization, and writing–original draft, review and editing. CM. Conceptualization, methodology, validation, formal analysis, data curation, visualization, and writing–original draft, review and editing. SN. Conceptualization, methodology, validation, data curation, visualization, writing–review and editing, supervision, and project administration. LH. Conceptualization, methodology, and writing–review and editing. DG. Methodology, writing–review and editing, supervision, and funding acquisition

 

ABSTRACT

Introduction. Artificial intelligence and machine learning are technologies that assist in uncovering patterns in data that can inform clinical decision-making. The Registered Nurses’ Association of Ontario has used artificial intelligence techniques to assist in understanding impactful clinical practices and implementation strategies. This scoping review aimed to discover the adaptation and implementation of various artificial intelligence and machine learning techniques in various healthcare settings using different data systems that house nursing-related data. Methodology. In March 2022, a scoping review was conducted to search for peer-reviewed literature using the following terms: “nursing”, “artificial intelligence”, “data systems”, “statistics”, and “aggregated data”. Studies were excluded if they were not relevant to nursing, utilized qualitative or mixed-methods analyses, were literature review articles, and did not focus on artificial intelligence or the use of patient-level data. Results. A total of 2,627 articles were retrieved, with 1,518 articles remaining after de-duplication. Through title and abstract screening, 1,347 articles remained. Following the full-text screening, 13 studies remained. Artificial intelligence techniques used by healthcare data systems include regression, neural networks, classification, and graph-based methods, among others. Discussion. There is a gap in the application of artificial intelligence methods in data systems that evaluate the impact of implementing best practices in nursing. More data systems are needed that employ artificial intelligence techniques to support the evaluation of best practices in nursing and other health professions. Conclusions. Various artificial intelligence techniques in data systems housing nursing-related data were retrieved. However, more data systems and research are needed in this area.

 

Keywords:

Practice Guidelines as Topic; Evidence-Based Nursing; Machine Learning; Artificial Intelligence; Health Information Systems

 

RESUMEN

Introducción. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son tecnologías que ayudan a descubrir patrones en los datos que pueden informar la toma de decisiones clínicas. La Asociación de Enfermeras Registradas de Ontario ha utilizado técnicas de inteligencia artificial para ayudar a comprender las prácticas clínicas que generan impacto y las estrategias de implementación. El objetivo de esta revisión es descubrir la adaptación e implementación de diversas técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en varios entornos sanitarios, utilizando diferentes sistemas de datos que almacenan datos relacionados con la enfermería. Metodología. En marzo de 2022, se realizó una revisión de alcance para buscar literatura revisada por pares utilizando los siguientes términos: «enfermería», «inteligencia artificial», «sistemas de datos», «estadística» y «datos agregados». Se excluyeron los estudios si no eran relevantes para la enfermería, utilizaban análisis cualitativos o de métodos mixtos, si eran artículos de revisión bibliográfica y no se centraban en la inteligencia artificial o en el uso de datos a nivel de paciente. Resultados. Se recuperó un total de 2,627 artículos, de los cuales 1,518 quedaron tras la eliminación de duplicados. Tras la revisión de títulos y resúmenes, quedaron 1,347 artículos. Posteriormente, con la revisión del texto completo, quedaron 13 estudios. Las técnicas de inteligencia artificial utilizadas por los sistemas de datos sanitarios incluyen, entre otras, la regresión, las redes neuronales, la clasificación y los métodos basados en gráficos. Discusión. Existe un vacío en la aplicación de métodos de inteligencia artificial en los sistemas de datos que evalúan el impacto de la implementación de buenas prácticas en enfermería. Se necesitan más sistemas de datos que empleen técnicas de inteligencia artificial para apoyar la evaluación de buenas prácticas en enfermería y otras profesiones de la salud. Conclusiones. Se recuperaron diversas técnicas de inteligencia artificial en sistemas de datos que almacenan datos relacionados con la enfermería. Sin embargo, se necesitan más sistemas de datos e investigación en este ámbito.

 

Palabras clave:

Guías de Práctica Clínica como Asunto; Enfermería Basada en la Evidencia; Aprendizaje Automático; Inteligencia Artificial; Sistemas de Información en Salud

 

RESUMO

Introdução. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são tecnologias que ajudam a descobrir padrões em dados que podem informar a tomada de decisões clínicas. A Associação de Enfermeiras Registradas de Ontário vem utilizando técnicas de inteligência artificial para ajudar a entender as práticas clínicas que geram impacto e as estratégias de implementação. O de máquina em diversos ambientes de saúde, utilizando diferentes sistemas de dados que armazenam dados relacionados à enfermagem. Metodologia. Em março de 2022, foi realizada uma revisão de escopo para pesquisar literatura revisada por pares usando os seguintes termos: «enfermagem», «inteligência artificial», «sistemas de dados», «estatísticas» e «dados agregados». Foram excluídos os estudos que não se mostravam relevantes para a enfermagem, utilizavam análises qualitativas ou de métodos mistos, se eram de artigos de revisão de literatura e não focavam na inteligência artificial ou no uso de dados no nível do paciente. Resultados. Foram recuperados 2,627 artigos no total, dos quais 1,518 permaneceram após a eliminação das duplicatas. Após a revisão de títulos e resumos, restaram 1,347 artigos. Posteriormente, com a revisão do texto completo, restaram 13 estudos. As técnicas de inteligência artificial usadas pelos sistemas de dados de saúde incluem, entre outras, regressão, redes neurais, classificação e métodos baseados em gráficos. Discussão. Existe uma lacuna na aplicação de métodos de inteligencia artificial em sistemas de dados que avaliam o impacto da implementação de boas práticas de enfermagem. São necessários mais sistemas de dados que implementem técnicas de inteligência artificial para apoiar a avaliação de boas práticas em enfermagem e outras profissões de saúde. Conclusões. Diversas técnicas de inteligência artificial foram recuperadas em sistemas de dados que armazenam dados relacionados à enfermagem. No entanto, são necessários mais sistemas de dados e investigação nesta área.

 

Palavras-chave: Guias de Prática Clínica como Assunto; Enfermagem Baseada em Evidências; Aprendizado de Máquina; Inteligência Artificial; Sistemas de Informação em Saúde

 

Referencias: 50

Palabras clave: Practice Guidelines as Topic; Evidence-Based Nursing; Machine Learning; Artificial Intelligence; Health Information Systems

2024-09-17   |   51 visitas   |   Evalua este artículo 0 valoraciones

Vol. 26 Núm.3. Diciembre-Marzo 2023 Pags. 512-521 MedUNAB 2023; 26(3)