Un equipo de investigadores de la Universidad Santo Tomás desarrolló un modelo de inteligencia artificial capaz de identificar tempranamente a pacientes hospitalizados por neumonía que presentan un mayor riesgo de fallecer durante su estadía. La herramienta incorpora distintas variables clínicas, entre ellas la fragilidad, con el objetivo de entregar a los equipos médicos una alerta temprana que facilite la toma de decisiones y permita priorizar a quienes requieren una vigilancia más estrecha.
La Dra. Yeny Concha Cisternas, directora del Magíster en Gerontología Clínica Interdisciplinar de la Universidad Santo Tomás, explicó que considerar la fragilidad permite evaluar de manera más integral la vulnerabilidad de las personas mayores, ya que la edad por sí sola no refleja necesariamente su condición. El modelo no busca reemplazar el criterio profesional, sino servir como apoyo para anticipar posibles complicaciones, optimizar la asignación de camas críticas y otros recursos, y mejorar la comunicación con pacientes y familias.
Antes de ser implementado en hospitales, el sistema deberá someterse a nuevas etapas de validación en condiciones reales de atención. El Dr. Eduardo Guzmán Muñoz, académico de la Escuela de Kinesiología de la institución, señaló que también será necesario garantizar la calidad e interoperabilidad de los datos, proteger la información de los pacientes e integrar la herramienta a las plataformas hospitalarias. El equipo proyecta además aplicar modelos similares a patologías como fracturas de cadera, accidentes cerebrovasculares e insuficiencia cardíaca, con miras a desarrollar pilotos controlados junto a hospitales y autoridades sanitarias.
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