Un nuevo modelo de IA revoluciona la predicción de lesiones por presión, salvando vidas y ahorrando costos

La era de la Inteligencia Artificial ha abierto las puertas a diversas formas de innovación e invención en diversos campos. La atención médica, por ejemplo, ha experimentado un enorme impulso gracias a la tecnología. Los sistemas de salud a nivel mundial han aprovechado considerablemente la tecnología para salvar vidas y han reducido significativamente el gasto en el diagnóstico y, en última instancia, el tratamiento del paciente.

Las úlceras por presión, por ejemplo, han sido una fuente constante de dolor y costos para los pacientes en EE. UU. Esta afección, también conocida como lesiones por presión, se adquiere principalmente en el hospital y, según la Agencia para la Investigación en Calidad de la Atención Médica de EE. UU., se ha convertido en la segunda causa más común de demandas por negligencia médica en Estados Unidos. Los costos incurridos en la atención de las necesidades agudas de los pacientes debido a las lesiones por presión superan los 26 000 millones de dólares, una cifra abrumadora según todos los indicadores.

Se presenta un modelo avanzado de evaluación de riesgos

Las demandas legales, junto con los costos, han impulsado a investigadores de lasteemJohns Hopkins y del Centro Médico de los Hospitales Universitarios de Cleveland a colaborar y desarrollar técnicas de aprendizaje automático para desarrollar nuevos modelos de predicción de lesiones por presión. El nuevo modelo de evaluación de riesgos ha alcanzado fama gracias a su precisión predictiva de al menos un 74 %, un aumento del 20 % con respecto a los métodos existentes. La escala Braden, utilizada desde la década de 1980, es conocida por su laboriosa y agotadora labor de enfermería.

El nuevo modelo, denominado análisis predictivo, ofrece una excelente oportunidad para aliviar la carga de trabajo del personal de enfermería y otros profesionales sanitarios al automatizar actividades como la evaluación de riesgos. El modelo también reduce costes, principalmente porque la evaluación de riesgos puede tardar entre 5 y 15 minutos por paciente, lo que puede suponer fácilmente hasta 250 horas de trabajo diarias en un centro de 500 camas. Esto podría traducirse en al menos entre 30 000 y 90 000 horas de trabajo al año.

Promoción de la equidad sanitaria y mejores resultados

Tras analizar datos de al menos 35.000 pacientes hospitalizados durante cinco años en dos hospitales, los investigadores pudieron analizar exhaustivamente el riesgo a lo largo del tiempo. Posteriormente, implementaron prácticas de aprendizaje automático, como bosques aleatorios y redes neuronales, para identificar los cambios y riesgos de un caso de lesión por presión y elaborar el modelo final. Esta iniciativa representa un gran avance en la tecnología médica, ya que investigadores y hospitales buscan maximizar la tecnología de inteligencia artificial. El uso de la inteligencia artificial abre un mundo de posibilidades en el mundo de la medicina, que podría permitir que hospitales y pacientes obtengan mejores diagnósticos y tratamientos para enfermedades potencialmente mortales, como las lesiones por presión. 

Fuente original: Revista médica británica