La incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en todos los ámbitos laborales y sociales, y especialmente en el contexto sanitario, está transformando la forma en la que se llevan a cabo los procesos. En el ámbito de la Enfermería Clínica el uso de técnicas basadas en IA puede ayudar significativamente en la optimización de los procesos asistenciales, donde el aprendizaje automático y la minería de procesos pueden mejorar el cuidado del paciente. Sin embargo, su aplicación en este contexto depende de un factor clave, la disponibilidad de datos de alta calidad, cuya ausencia limita el desarrollo de modelos fiables.
Partiendo de los estándares sobre el gobierno y la calidad de los datos, este artículo considera las dimensiones que definen la calidad de estos en el ámbito sanitario. El objetivo es identificar qué dimensiones son necesarias para aplicar técnicas de IA en este contexto, para luego analizar si los distintos estándares propuestos en la literatura cumplen las dimensiones identificadas.
Finalmente, se detallan los principales estándares del ámbito sanitario orientados a garantizar la calidad de los datos analizando la ayuda que proporcionan para solucionar dichos problemas. Como conclusión, se muestra el potencial de esos estándares para contribuir en la mejora de la calidad de los datos y posibilitar el uso efectivo de la IA en la mejora de los procesos en el ámbito de la enfermería.
The integration of Artificial Intelligence (AI) across all professional and social spheres, and especially in the healthcare context, is transforming the way processes are carried out. In the field of clinical nursing, the use of AI-based techniques can significantly help optimize care processes, where machine learning and process mining can improve patient care. However, its application in this context depends on a key factor: the availability of high-quality data, the absence of which limits the development of reliable models.
Building on standards related to data governance and data quality, this article examines the dimensions that define data quality within the healthcare domain. The aim is to identify which dimensions are necessary for the application of AI techniques in this context and subsequently analyze whether the different standards proposed in the literature meet the identified dimensions.
Finally, the paper outlines the main healthcare standards designed to ensure data quality, analyzing how they help address these issues. In conclusion, it highlights the potential of these standards to contribute to improving data quality and enable the effective use of AI to enhance nursing processes.
