IA de Chile predice si un paciente está en riesgo de morir
De acuerdo con los investigadores, la IA alcanzó un 86% de precisión al identificar a personas con mayor probabilidad de morir en un centro de salud.
Investigadores de universidades de Chile desarrollaron una IA capaz de predecir qué pacientes tienen mayor riesgo de fallecer durante una hospitalización.
El modelo fue creado como una herramienta de apoyo para los equipos médicos y busca mejorar la toma de decisiones en hospitales, especialmente en períodos de alta demanda.
El proyecto fue realizado por un equipo de 10 especialistas de distintas instituciones, entre ellas la Universidad Autónoma de Chile. La investigación, publicada en la revista científica Diagnostics, analizó a más de 58 mil personas registradas en 72 hospitales.
El objetivo de esta IA es entregar una alerta temprana sobre pacientes que podrían presentar una evolución más compleja.
Para realizar sus predicciones, el sistema utiliza información que ya está disponible en los registros médicos, como edad, sexo, nivel de fragilidad, enfermedades previas y días de hospitalización.
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De acuerdo con los investigadores, el modelo de IA alcanzó un 86% de precisión al identificar a personas con mayor probabilidad de morir durante su estadía en un centro de salud.
El algoritmo analiza diferentes datos clínicos y encuentra patrones asociados a un mayor riesgo de mortalidad.
Con esa información, entrega una evaluación que puede ayudar al personal médico a decidir qué pacientes necesitan una vigilancia más cercana o una atención especializada.
Cabe destacar que la IA no reemplaza la evaluación médica ni toma decisiones por los especialistas.
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Su función es aportar información adicional para organizar mejor los recursos disponibles, priorizar evaluaciones y considerar traslados a unidades de mayor complejidad cuando sea necesario.
La IA podría ayudar a pacientes en momentos críticos
El desarrollo de esta inteligencia artificial surge como una respuesta a los desafíos que enfrentan los hospitales cuando registran una alta demanda de atención, ya sea por una emergencia sanitaria o la necesidad de priorizar recursos disponibles.
La falta de camas críticas y la alta demanda de atención obligan a los equipos médicos a tomar decisiones rápidas sobre la distribución de recursos.
Según los creadores, esta IA podría ser utilizada para detectar pacientes vulnerables cuya gravedad todavía no es evidente en una evaluación inicial.
De esta manera, los equipos podrían anticipar controles, solicitar evaluaciones de especialistas o reforzar tratamientos.
Aunque los resultados iniciales son positivos, los investigadores de Chile señalan que todavía se necesitan nuevos estudios antes de una implementación general en la red hospitalaria.
El modelo debe ser probado con nuevos grupos de pacientes y en distintos períodos del año para confirmar que sus predicciones mantengan un buen nivel de precisión en diferentes centros de salud.
Además, será necesario capacitar a los equipos médicos y garantizar la protección de los datos clínicos utilizados por la herramienta.
Los especialistas consideran que esta IA podría convertirse en un apoyo para mejorar la gestión hospitalaria, pero aclaran que su impacto dependerá de cómo se utilicen sus alertas dentro de los procesos médicos.
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Vía: Revista Diagnostics
