{"id":43519,"date":"2024-01-09T09:34:07","date_gmt":"2024-01-09T15:34:07","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=43519"},"modified":"2025-10-18T22:30:48","modified_gmt":"2025-10-19T04:30:48","slug":"ia-seria-clave-para-abordar-la-resistencia-a-los-antimicrobianos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-seria-clave-para-abordar-la-resistencia-a-los-antimicrobianos\/","title":{"rendered":"IA ser\u00eda clave para abordar la resistencia a los antimicrobianos"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Estrategias de sistemas de aprendizaje antimicrobiano combinados con inteligencia artificial podr\u00edan convertirse en una herramienta fundamental contra la resistencia antimicrobiana.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

La resistencia antimicrobiana (AMR, en ingl\u00e9s) es un reto importante en el cuidado de las infecciones, ya que demanda tanto la optimizaci\u00f3n de antimicrobianos como una atenci\u00f3n m\u00e1s amplia a las infecciones. De esta manera, la gesti\u00f3n eficaz de la AMR involucra tanto el control del uso de antimicrobianos (AMS, en ingl\u00e9s) como la prevenci\u00f3n y el control de infecciones (IPC, en ingl\u00e9s).<\/p>

Los equipos de AMS e IPC trabajan para implementar una vigilancia activa y diversas intervenciones en sistemas de salud, caracterizados por la captura incompleta de datos, la escasez de nuevos antimicrobianos, los formularios de tratamiento antimicrobiano universales, las presiones de recursos y los avances diagn\u00f3sticos poco valorados o implementados.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Seg\u00fan un estudio reciente publicado en The Lancet Digital Health, los sistemas de inteligencia artificial (IA) orientados a la AMR (AMR-AI) podr\u00edan ser valiosos para estos equipos de profesionales. Su capacidad para procesar, interpretar y actuar r\u00e1pidamente sobre datos cl\u00ednicos brinda flexibilidad en entornos que cambian constantemente. Sin embargo, los sistemas de salud suelen estar adaptados a evaluar e implementar intervenciones fijas para objetivos que tambi\u00e9n son fijos. La implementaci\u00f3n eficaz de modelos adaptables de AMR-AI requiere un enfoque de implementaci\u00f3n a medida.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Los autores proponen un enfoque sistem\u00e1tico espec\u00edfico para AMR (AMR-AI) como parte de entidades sociot\u00e9cnicas llamadas sistemas de aprendizaje antimicrobiano (ALSs). El marco de trabajo adaptable aborda la identificaci\u00f3n del problema de la AMR, regulaciones, apoyo organizativo, procesamiento de datos, desarrollo y mantenimiento de la IA, y la capacidad de escalar estas soluciones en contextos cl\u00ednicos y poblacionales.<\/p>

La implementaci\u00f3n exitosa de sistemas de aprendizaje antimicrobiano adaptativos, basados en IA, puede ser crucial para mejorar el uso de antimicrobianos y la atenci\u00f3n a las infecciones en entornos de salud desafiantes. Este marco proporciona un paso importante para la creaci\u00f3n de modelos de IA que puedan adaptarse a la evoluci\u00f3n constante de la AMR y mejorar la gesti\u00f3n de infecciones en contextos cl\u00ednicos y de salud p\u00fablica. Conoce m\u00e1s en el siguiente enlace: https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(23)00221-2\/fulltext<\/span><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t BIBLIOGRAPHY<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t

THE LANCET<\/b><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(23)00221-2\/fulltext<\/a><\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Estrategias de sistemas de aprendizaje antimicrobiano combinados con inteligencia artificial podr\u00edan convertirse en una herramienta fundamental contra la resistencia antimicrobiana. La resistencia antimicrobiana (AMR, en ingl\u00e9s) es un reto importante en el cuidado de las infecciones, ya que demanda tanto la optimizaci\u00f3n de antimicrobianos como una atenci\u00f3n m\u00e1s amplia a las infecciones. De esta manera, la gesti\u00f3n eficaz de la AMR involucra tanto el control del uso de antimicrobianos (AMS, en ingl\u00e9s) como la prevenci\u00f3n y el control de infecciones (IPC, en ingl\u00e9s). Los equipos de AMS e IPC trabajan para implementar una vigilancia activa y diversas intervenciones en sistemas de salud, caracterizados por la captura incompleta de datos, la escasez de nuevos antimicrobianos, los formularios de tratamiento antimicrobiano universales, las presiones de recursos y los avances diagn\u00f3sticos poco valorados o implementados. Seg\u00fan un estudio reciente publicado en The Lancet Digital Health, los sistemas de inteligencia artificial (IA) orientados a la AMR (AMR-AI) podr\u00edan ser valiosos para estos equipos de profesionales. Su capacidad para procesar, interpretar y actuar r\u00e1pidamente sobre datos cl\u00ednicos brinda flexibilidad en entornos que cambian constantemente. Sin embargo, los sistemas de salud suelen estar adaptados a evaluar e implementar intervenciones fijas para objetivos que tambi\u00e9n son fijos. La implementaci\u00f3n eficaz de modelos adaptables de AMR-AI requiere un enfoque de implementaci\u00f3n a medida. Los autores proponen un enfoque sistem\u00e1tico espec\u00edfico para AMR (AMR-AI) como parte de entidades sociot\u00e9cnicas llamadas sistemas de aprendizaje antimicrobiano (ALSs). El marco de trabajo adaptable aborda la identificaci\u00f3n del problema de la AMR, regulaciones, apoyo organizativo, procesamiento de datos, desarrollo y mantenimiento de la IA, y la capacidad de escalar estas soluciones en contextos cl\u00ednicos y poblacionales. La implementaci\u00f3n exitosa de sistemas de aprendizaje antimicrobiano adaptativos, basados en IA, puede ser crucial para mejorar el uso de antimicrobianos y la atenci\u00f3n a las infecciones en entornos de salud desafiantes. Este marco proporciona un paso importante para la creaci\u00f3n de modelos de IA que puedan adaptarse a la evoluci\u00f3n constante de la AMR y mejorar la gesti\u00f3n de infecciones en contextos cl\u00ednicos y de salud p\u00fablica. Conoce m\u00e1s en el siguiente enlace: https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(23)00221-2\/fulltext BIBLIOGRAF\u00cdA THE LANCET https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(23)00221-2\/fulltext<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":43521,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-43519","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43519","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=43519"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43519\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/43521"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43519"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43519"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43519"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}