La inteligencia artificial (IA) está transformando el panorama de la atención sanitaria, proporcionando herramientas que ayudan a los médicos a tomar mejores decisiones y salvar a los pacientes. Un estudio reciente demuestra el profundo impacto que la inteligencia artificial puede tener en entornos clínicos.
Esta investigación, realizada por expertos de Mount Sinai, revela que las alertas generadas por IA pueden mejorar significativamente la atención y los resultados del paciente.
Mejorar la atención al paciente con alertas de IA
Los resultados del estudio mostraron que los pacientes tenían un 43% más de probabilidades de que se les intensificara la atención y tenían significativamente menos probabilidades de morir cuando sus equipos de atención médica recibían alertas de IA en tiempo real. Estas alertas señalaron cambios adversos en la salud de los pacientes, lo que permitió intervenciones oportunas.
"Queríamos ver si las alertas rápidas creadas por IA y aprendizaje automático, entrenadas en muchos tipos diferentes de datos de pacientes, podrían ayudar a reducir la frecuencia con la que los pacientes necesitan cuidados intensivos y sus posibilidades de morir en el hospital", explicó el autor principal del estudio, el Dr. Matthew A. Levin, director de ciencia de datos clínicos del Hospital Mount Sinai.
"Tradicionalmente, nos hemos basado en métodos manuales más antiguos, como la puntuación de alerta temprana modificada (MEWS, por sus siglas en inglés), para predecir el deterioro clínico".
"Sin embargo, nuestro estudio muestra que las puntuaciones de los algoritmos automatizados de aprendizaje automático que activan la evaluación por parte del proveedor pueden superar a estos métodos anteriores a la hora de predecir con precisión esta disminución. Es importante destacar que permite una intervención más temprana, lo que podría salvar más vidas".
Alertas de IA en tiempo real en entornos clínicos
El estudio fue un análisis prospectivo no aleatorio en el que participaron 2.740 pacientes adultos ingresados en cuatro unidades médico-quirúrgicas del Hospital Mount Sinai.
Los pacientes se dividieron en dos grupos: uno recibió alertas en tiempo real mediante IA basadas en el deterioro de la salud previsto, mientras que el otro no recibió estas alertas, aunque sí fueron creadas.
En las unidades donde se suprimieron las alertas, los pacientes que cumplían con los criterios estándar de deterioro aún recibían intervenciones urgentes.
Los hallazgos para el grupo de intervención fueron prometedores:
- Los pacientes tenían más probabilidades de recibir medicamentos para apoyar el corazón y la circulación, lo que indica una acción temprana por parte de los médicos.
- Los pacientes tenían menos probabilidades de morir en un plazo de 30 días.
Un sistema de salud que aprende
"Nuestra investigación muestra que las alertas en tiempo real que utilizan el aprendizaje automático pueden mejorar sustancialmente los resultados de los pacientes", señaló el autor principal del estudio, David L. Reich.
"Estos modelos son ayudas precisas y oportunas para la toma de decisiones clínicas que nos ayudan a llevar el equipo adecuado al paciente adecuado en el momento adecuado".
"Consideramos que son herramientas de 'inteligencia aumentada' que aceleran las evaluaciones clínicas en persona realizadas por nuestros médicos y enfermeras e impulsan los tratamientos que mantienen a nuestros pacientes más seguros. Estos son pasos clave hacia el objetivo de convertirse en un sistema de salud que aprende".
Implementación y perspectivas de futuro
Aunque el estudio finalizó anticipadamente debido a la pandemia de COVID-19, el algoritmo se implementó en todas las unidades de cuidados intensivos del Hospital Mount Sinai.
Estas unidades atienden a pacientes que están estables pero que aún requieren una estrecha vigilancia, una etapa crítica entre las áreas de cuidados intensivos y del hospital general.
Un equipo especializado de médicos de cuidados intensivos visita ahora diariamente a los 15 pacientes con las puntuaciones de predicción más altas y proporciona recomendaciones de tratamiento a los médicos y enfermeras que los atienden.
A medida que el algoritmo se reentrena continuamente en conjuntos de datos de pacientes más grandes, mejora su precisión mediante el aprendizaje por refuerzo.
Más allá de este algoritmo de deterioro clínico, los investigadores de Mount Sinai han desarrollado e implementado 15 herramientas adicionales de apoyo a la toma de decisiones clínicas basadas en IA en todo el sistema de salud.
Estos avances marcan un paso significativo hacia la integración de la IA en la atención médica, mejorando la atención al paciente y allanando el camino para soluciones más innovadoras en el futuro.
Mejorar los resultados de los pacientes
El despliegue de la IA en la atención sanitaria, como lo demuestra el estudio Mount Sinai, tiene un inmenso potencial para mejorar los resultados de los pacientes.
Las alertas de IA en tiempo real no solo permiten intervenciones oportunas, sino que también ayudan a los profesionales de la salud a tomar decisiones informadas rápidamente.
A medida que la tecnología de IA evolucione, sin duda se ampliará su papel en entornos clínicos. Esto promete un futuro en el que la atención sanitaria será más eficiente, eficaz y centrada en el paciente.
Las herramientas de inteligencia artificial, como las alertas en tiempo real, mejorarán la toma de decisiones, permitiendo intervenciones oportunas y mejores resultados para los pacientes. A medida que la IA se integre más en la atención médica, ayudará a los profesionales médicos a brindar atención de mayor calidad.
La mejora continua de los algoritmos de IA conducirá a predicciones más precisas y tratamientos personalizados. En última instancia, la IA transformará la atención médica, haciéndola más receptiva y centrada en las necesidades de los pacientes, lo que conducirá a una mejor salud y bienestar general.
El estudio se publica en la revista Critical Care Medicine .
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