Cuellar Marín, Lucía Gil Ortiz, Miguel Ángel Universidad Pontificia Comillas, Escuela Universiaria de Enfermería Y Fisioterapia 2026-05-05T10:07:56Z 2026-05-05T10:07:56Z 2025 http://hdl.handle.net/11531/109918 Titulación::Grado::Grado en Enfermería Introducción: La saturación de los centros de atención primaria en España ha llevado a un aumento en la demanda de los servicios de urgencias hospitalarios, los cuales cada vez cuentan con menos recursos para hacer frente a esta situación. Un elemento clave en la organización de las urgencias es el triaje de enfermería, ya que permite priorizar la atención según la gravedad del paciente, garantizando así una asistencia adecuada. Por este motivo, este trabajo de fin de grado busca analizar el potencial de las nuevas herramientas de triaje basadas en inteligencia artificial para reducir los tiempos de espera, optimizar los recursos en urgencias y mejorar la atención al paciente. Objetivo: Describir como el uso de la inteligencia artificial puede mejorar y optimizar el triaje de urgencias en el entorno hospitalario y prehospitalario, reduciendo los tiempos de espera, optimizando el uso de los recursos y logrando una asignación de la prioridad más precisa. Metodología: se ha realizado una revisión sistemática en 3 bases de datos, filtrando las publicaciones entre 2020 y 2025 cuyo idioma sean inglés y castellano. Como método de evaluación de calidad del estudio se ha aplicado la plantilla de lectura crítica CASPe. Resultados: De un total inicial de 461 artículos, tras aplicar los criterios de relevancia y evaluación mediante la plantilla CASPe, se han seleccionado 5 estudios. Conclusiones: El triaje de enfermería es la puerta de entrada al sistema sanitario y desempeña un papel esencial en la gestión de los recursos disponibles en los servicios de urgencias. Los avances tecnológicos en el análisis e interpretación de datos han dado lugar a nuevas herramientas de triaje basadas en inteligencia artificial, que permiten optimizar los recursos, reducir los tiempos de espera y mejorar la precisión en la clasificación de los pacientes. Esto se traduce en una atención sanitaria más eficiente y en una disminución de la carga asistencial en los servicios de urgencias hospitalarios y prehospitalarios Introduction: the overcrowding of primary care centers in Spain has led to an increase in demand for hospital emergency services, which are facing a growing shortage of resources. A key element in the organization of emergency care is nursing triage, as it prioritizes patient care based on severity, ensuring appropriate medical attention. For this reason, this final degree project aims to analyze the potential of new triage tools based on artificial intelligence to reduce waiting times, optimize emergency resources, and improve patient care. Objective: to describe how the use of artificial intelligence can enhance and optimize triage in hospital and prehospital settings, reducing waiting times, improving resource management, and achieving a more accurate priority assignment. Methodology: A systematic review was conducted using three databases, selecting studies published between 2020 and 2025 in English and Spanish. The CASPe critical appraisal tool was used to assess the quality of the studies. Results: Out of an initial total of 461 articles, five studies were selected after applying relevance criteria and evaluation using the CASPe tool. Conclusions: Nursing triage is the gateway to the healthcare system and plays a crucial role in managing available resources in emergency services. Technological advances in data analysis and interpretation have led to the development of new triage tools based on artificial intelligence, which optimize resources, reduce waiting times, and improve the accuracy of patient classification. As a result, healthcare services become more efficient while reducing the workload in hospital and prehospital emergency services. application/pdf es Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ UNESCO::32 Medicina::3201 Ciencias clínicas::320199 Otras especialidades (Enfermería) UNESCO::32 Medicina::3201 Ciencias clínicas::320199 Otras especialidades (Urgencias) UNESCO::12 Matemáticas::1203 Ciencias de los ordenadores::120304 Inteligencia artificial Revisión sistemática: El futuro del Triaje de Urgencias en España, herramientas de triaje basadas en el uso de la IA info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/closedAccess Triaje, Inteligencia artificial, Servicio de urgencias en hospital Triage, Artificial intelligence, Emergency service, Hospital