La Universidad de Alicante lidera un trabajo internacional sobre el uso de la IA en la gestión hospitalaria de emergencias sanitarias

Un trabajo internacional realizado por investigadores de la Universidad de Alicante (UA), junto a varias instituciones de Brasil, ha mostrado el «potencial» de la inteligencia artificial (IA) para mejorar la gestión hospitalaria y la respuesta ante emergencias sanitarias.

Publicado en la revista científica ‘Intensive & Critical Care Nursing’, la investigación analiza uno de los «mayores conjuntos de datos epidemiológicos sobre covid-19» del sistema sanitario brasileño. Se trata de la base de datos de Síndrome Respiratorio Agudo Grave (SRAG), el sistema de vigilancia de enfermedades respiratorias «graves» del Ministerio de Salud de Brasil.

A partir de este registro, los autores han estudiado más de 365.000 pacientes adultos y, a través de modelos de aprendizaje automático supervisado, han identificado «patrones asociados a mayor riesgo de mortalidad y a estancias prolongadas en Unidad de Cuidados Intensivos (UCI)», según ha indicado la institución académica en un comunicado.

Mortalidad en UCI

Los datos obtenidos apuntan a que la IA logró predecir la mortalidad en la UCI con una «elevada precisión», de acuerdo con la investigadora principal, Lia da Graça, que ha formado parte del grupo de investigación de Robótica, Visión Artificial y Tecnologías Inteligentes (RoVIT) de la UA, durante una estancia doctoral.

Además, la investigadora ha señalado que los modelos desarrollados mostraron una «alta capacidad» para identificar pacientes con «mayor riesgo de fallecimiento en UCI». «El mejor algoritmo alcanzó una capacidad predictiva cercana al 85 por ciento, permitiendo discriminar con bastante precisión entre pacientes de mayor y menor riesgo», ha añadido.

Según el estudio, los factores con «mayor peso» en la predicción son «la necesidad de soporte respiratorio», «la edad del paciente» y variables relacionadas con la región geográfica y el momento epidemiológico.

Gestión clínica de emergencias sanitarias

En este sentido, la investigadora ha resaltado que este último «hallazgo» refleja que «el pronóstico no depende únicamente del estado clínico individual, sino también de factores estructurales como la presión asistencial o las desigualdades territoriales en el acceso a cuidados intensivos».

En cuanto al tiempo de estancia en la UCI, la predicción es «más limitada», ya que la estancia media fue de once días, con un margen de error aproximado de entre cuatro y seis. No obstante, los autores del artículo consideran que es una información «útil» para planificación hospitalaria y organización de recursos a nivel poblacional.

Por su parte, el investigador de la UA y también autor del artículo Germán González ha asegurado que «incorporar en el futuro biomarcadores clínicos y escalas de gravedad puede aumentar la precisión de estas estimaciones y mejorar la planificación asistencial».

Datos y gestión clínica

El trabajo también subraya «el valor de los datos abiertos a gran escala» para el desarrollo de herramientas de apoyo a la decisión clínica.

En este sentido, González ha remarcado que este tipo de investigación puede ayudar a «anticipar necesidades de camas UCI, optimizar el triaje de pacientes críticos, detectar situaciones de mayor riesgo de forma precoz y facilitar una distribución más equitativa de recursos durante futuras crisis epidemiológicas».

Según la UA, los resultados muestran que «el uso de datos públicos a gran escala combinado con técnicas avanzadas de IA puede ofrecer herramientas fiables para anticipar escenarios críticos y apoyar la toma de decisiones en contextos de alta presión asistencial».

Además de los investigadores de la UA, este trabajo interdisciplinario cuenta con personal de la Universidad Federal de São Paulo, la Escuela de Guerra Naval (EGN), ubicada en Río de Janeiro, y la Universidad Estatal de Piauí (Uespi).

 

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