Sistema basado en IA reduce el riesgo de muertes inesperadas en pacientes hospitalizados

Si bien los intentos anteriores de utilizar la inteligencia artificial (IA) para identificar a los pacientes en riesgo han producido resultados dispares, una nueva investigación sugiere que un sistema basado en IA puede reducir significativamente el riesgo de muertes inesperadas al identificar a los pacientes hospitalizados cuya salud corre el riesgo de deteriorarse.

En el estudio, los investigadores de Unity Health Toronto (Ontario, Canadá) evaluaron CHARTWatch, un sistema de alerta temprana basado en IA implementado en la sala de medicina interna general (GIM) del Hospital St. Michael's. Después de tres años de desarrollo y pruebas, el estudio examinó la eficacia del sistema en un grupo de 13.649 pacientes de 55 a 80 años ingresados en la GIM (9.626 en el período previo a la intervención y 4.023 durante el período de CHARTWatch) y 8.470 pacientes en unidades de subespecialidades donde no se utilizó CHARTWatch. Durante el período de intervención de 19 meses, 482 pacientes en la sala GIM fueron clasificados como de alto riesgo, en comparación con 1.656 durante el período previo a la intervención de 43 meses. Cabe destacar que las muertes no paliativas fueron menores en el grupo CHARTWatch que en el grupo previo a la intervención (1,6% frente a 2,1%).

El estudio, publicado en el Canadian Medical Association Journal, destacó cómo la comunicación regular redujo las muertes, ya que CHARTWatch proporcionaba alertas en tiempo real, correos electrónicos dos veces al día a los equipos de enfermería y correos electrónicos diarios al equipo de cuidados paliativos. El sistema también creó una vía de atención para pacientes de alto riesgo, que implicó un mayor monitoreo de enfermería, una mejor comunicación entre enfermeras y médicos e indicaciones para que los médicos reevalúen a los pacientes. Los investigadores esperan que las soluciones impulsadas por IA como CHARTWatch puedan mejorar los resultados de los pacientes y ayudar a prevenir muertes prematuras.

"Dado que las herramientas de IA se utilizan cada vez más en medicina, es importante evaluarlas cuidadosamente para garantizar que sean seguras y eficaces", afirmó el autor principal, el Dr. Amol Verma, médico clínico y científico del St. Michael's Hospital, Unity Health Toronto, y profesor de la cátedra Temerty de investigación y educación en IA en medicina de la Universidad de Toronto. "Nuestros hallazgos sugieren que los sistemas de alerta temprana basados en IA son prometedores para reducir las muertes inesperadas en los hospitales. En última instancia, este estudio muestra cómo los sistemas de IA pueden ayudar a los enfermeros y médicos a brindar una atención de alta calidad".

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Unity Health Toronto