Un equipo de Mount Sinai desarrolló una herramienta de IA que monitorea a bebés en unidades de cuidados intensivos neonatales.
Un equipo de Mount Sinai, desarrolló un algoritmo de inteligencia artificial (IA) capaz de monitorear cambios neurológicos en bebés en la Unidad de Cuidados Intensivos Neonatales (UCIN). Utilizando solo datos de video, esta herramienta tiene el potencial de cambiar la manera en la que se detectan problemas neurológicos en los recién nacidos, permitiendo intervenciones más rápidas y precisas.
En Estados Unidos cada año, más de 300,000 recién nacidos son admitidos en UCINs en debido a problemas de salud críticos. La evaluación neurológica es de gran importancia, ya que los cambios repentinos en la condición neurológica pueden tener consecuencias negativas. Sin embargo, a diferencia de la monitorización continua del sistema cardiorrespiratorio, la evaluación neurológica se ha basado históricamente en exámenes físicos intermitentes, que pueden pasar por alto cambios subagudos.
Para abordar esta limitación, el equipo de Mount Sinai entrenó un algoritmo de IA utilizando más de 16,938,000 segundos de grabaciones de video de 115 bebés en UCIN. Este algoritmo, denominado “Pose AI”, rastrea puntos anatómicos clave en los movimientos de los bebés, permitiendo detectar signos de sedación y disfunción cerebral con alta precisión.
El estudio, publicado en The Lancet eClinicalMedicine, mostró que Pose AI funciona de manera efectiva bajo diversas condiciones de iluminación y desde distintos ángulos, demostrando su versatilidad. “Nuestro estudio demuestra que aplicar un algoritmo de IA a las cámaras que ya monitorean a los bebés en la UCIN es una forma efectiva de detectar cambios neurológicos tempranos”, señaló el Dr. Felix Richter, autor principal del estudio. Esto podría no solo permitir intervenciones más rápidas sino también mejorar los resultados clínicos.
El Dr. Richter aclaró que la IA no reemplaza las evaluaciones realizadas por médicos y enfermeras, sino que las complementa, proporcionando un monitoreo continuo que puede alertar sobre posibles cambios en la condición neurológica. En el futuro, la visión del equipo es tener un sistema que ofrezca un registro de neurotelemetría, similar al monitoreo del ritmo cardíaco, que permita a los médicos revisar alertas generadas por la IA.
Sin embargo, a pesar de los resultados positivos, el equipo reconoció ciertas limitaciones en el modelo de IA, ya que esta fue entrenada con datos de un solo hospital, por lo que será necesario evaluar su eficacia en otras instituciones y con diferentes equipos de grabación. Los autores también están explorando la posibilidad de aplicar esta tecnología a otras condiciones neurológicas y en poblaciones adultas. “Estamos comprometidos con el uso de la inteligencia artificial para mejorar el cuidado de nuestros pacientes”, afirmó Girish N. Nadkarni, coautor del estudio.
