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Victor Marcial Alegre Ortiz
, Lleri Clavel Torres Tuanama, Azucena Prado Espinoza
Objective: To evaluate the impact of implementing artificial intelligence (AI) tools on patient safety perception and the reduction of clinical errors in care at two hospitals in Peru. Materials and Methods: A quasi-experimental quantitative design was used, with a non-randomized control group. Measurements were taken before and after the intervention. The sample consisted of 80 nurses (experimental group n=40; control group n=40), selected by purposive non-probability sampling from two public hospitals in Latin America. The experimental group used an AI-based Clinical Decision Support System (CDSS-AI) for 12 weeks. Validated tools were used to assess nurses’ self-reported nursing errors and patient safety perception. Results: CDSS-AI interven-tion had a positive impact on participants in the experimental group, significantly improving patient safety perception and reducing the reported incidence of clinical errors. However, technical, ethical, and organizational challenges remain, exacerbated by the limited availability of explainable AI (X AI) models and insufficient training for healthcare workers in safely integrating these technologies into their workflows. Conclusion: Integrating AI into nursing services can be an important tool for improving patient safety, provided it is implemented within a clear ethical and regulatory framework, prioritizing algorithmic transparency, and encouraging active participation of professionals in the design and oversight of these systems.
Objetivo: Evaluar el impacto de la implementación de herramientas de inteligencia artificial (IA) en la percepción de la seguridad del paciente y la reducción de errores clínicos en el cuidado, en dos hospitales de Perú. Materiales y métodos: Se usó un diseño cuasiexperimental cuantitativo, con un grupo de control no-aleatorio. Se tomaron medidas antes y después de la intervención. La muestra estuvo compuesta por 80 enfermeras (grupo experimental n=40; grupo control n=40), seleccionadas por muestreo intencionado no probabilístico, en dos hospitales públicos de América Latina. El grupo experimental usó un sistema de apoyo para la toma de decisiones clínicas basadas en IA (CDSS-AI, por sus siglas en inglés), durante 12 semanas. Se utilizaron herramientas validadas para evaluar las autorreportes de errores y de la percepción de seguridad del paciente de las enfermeras. Resultados: La intervención con el CDSS-AI tuvo un impacto positivo en los participantes del grupo experimental, al haber mejorado significativamente la percepción de la seguridad del paciente y reducido los reportes de incidencia de errores clínicos. Sin embargo, aún persisten los retos técnicos, éticos y organizacionales, que se exacerban por la limitada disponibilidad de modelos explicables de IA (XIA) y la insuficiente capacitación de los trabajadores de la salud para integrar estas tecnologías en sus flujos de trabajo. Conclusión: Integrar la IA en los servicios de enfermería puede ser una herramienta importante para mejorar la seguridad del paciente, siempre que se haga dentro de un marco ético y regulatorio claro, donde se priorice la transparencia algorítmica, y se incentive la participación activa de los profesionales en el diseño y supervisión de estos sistemas.
