En la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), la insuficiencia cardíaca representa un desafío crítico debido a su gravedad y la frecuencia de comorbilidades como hipertensión, EPOC o enfermedad renal crónica. La gestión de estos casos implica analizar grandes volúmenes de datos clínicos en tiempo real, algo que puede sobrecargar la toma de decisiones médicas.
Ahora, un equipo de investigadores de la Universidad de Lanzhou ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir el riesgo de mortalidad en pacientes con insuficiencia cardíaca utilizando exclusivamente datos de análisis de sangre y constantes vitales.
El modelo fue entrenado con más de 5.000 casos de la base de datos eICU y validado externamente con datos de MIMIC-IV. Entre las variables analizadas se incluyen saturación de oxígeno, recuento celular, niveles de glucosa, electrolitos, lactato y más. De los nueve modelos probados, el Perceptrón Multicapa (MLP) fue el más eficaz, destacando por su alta precisión (F1 ponderada de 0,88) y capacidad de detección de casos críticos (recuerdo de 0,64).
Este enfoque no solo es menos invasivo y más accesible que otras herramientas predictivas complejas, sino que también ofrece una solución viable para hospitales con recursos limitados. La IA se posiciona así como una aliada clave en la mejora del pronóstico y la atención en UCI.
Artículo escrito por el equipo de redacción de HospiMedica
04/07/2025
Source:
HospiMedica