{"id":51354,"date":"2025-02-12T10:11:33","date_gmt":"2025-02-12T16:11:33","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=51354"},"modified":"2025-10-15T17:25:38","modified_gmt":"2025-10-15T23:25:38","slug":"ia-logra-mejorar-la-prediccion-de-riesgos-postoperatorios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-logra-mejorar-la-prediccion-de-riesgos-postoperatorios\/","title":{"rendered":"IA logra mejorar la predicci\u00f3n de riesgos postoperatorios"},"content":{"rendered":"
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Un estudio demuestra que los modelos de lenguaje pueden anticipar complicaciones quir\u00fargicas a partir de notas cl\u00ednicas.<\/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
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Investigadores de la Universidad de Washington en St. Louis han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) basado en lenguaje natural capaz de predecir riesgos postoperatorios analizando notas cl\u00ednicas prequir\u00fargicas. Este avance podr\u00eda mejorar la identificaci\u00f3n temprana de complicaciones como trombosis venosa profunda, neumon\u00eda y embolia pulmonar, permitiendo una mejor atenci\u00f3n perioperatoria.<\/p>

El estudio, publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a>, utiliz\u00f3 84,875 notas cl\u00ednicas de pacientes sometidos a cirug\u00edas entre 2018 y 2021. Se compar\u00f3 el desempe\u00f1o de modelos de lenguaje de \u00faltima generaci\u00f3n, como BioGPT y ClinicalBERT, con t\u00e9cnicas tradicionales de an\u00e1lisis de texto. Los resultados mostraron que los modelos avanzados superaron a los enfoques previos, logrando mejoras significativas en la precisi\u00f3n de predicci\u00f3n.<\/p>

Asimismo, el modelo con el mejor desempe\u00f1o logr\u00f3 identificar hasta un 39% m\u00e1s de pacientes con alto riesgo de complicaciones en comparaci\u00f3n con t\u00e9cnicas convencionales. De igual manera, la incorporaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de ajuste fino mejor\u00f3 a\u00fan m\u00e1s la precisi\u00f3n de las predicciones.<\/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

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En este sentido, los investigadores destacan que esta tecnolog\u00eda podr\u00eda integrarse en los sistemas hospitalarios para alertar a los m\u00e9dicos sobre pacientes con mayor probabilidad de sufrir complicaciones tras la cirug\u00eda, facilitando intervenciones preventivas oportunas.<\/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

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Adem\u00e1s, el uso de IA en la evaluaci\u00f3n de riesgos quir\u00fargicos podr\u00eda reducir la carga de trabajo de los m\u00e9dicos, automatizando el an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de datos cl\u00ednicos. Esto permitir\u00eda una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida y eficiente, optimizando la gesti\u00f3n de recursos hospitalarios y mejorando la seguridad del paciente.<\/p>

No obstante, a pesar de los resultados prometedores, los autores del estudio se\u00f1alan que la tecnolog\u00eda a\u00fan requiere validaci\u00f3n en entornos cl\u00ednicos reales antes de su implementaci\u00f3n generalizada. Los autores tambi\u00e9n explicaron que es fundamental garantizar la transparencia y explicabilidad de los modelos para que los profesionales de la salud puedan interpretar correctamente sus predicciones.<\/p>

De esta forma, el uso de IA para analizar notas cl\u00ednicas representa un avance significativo en la medicina perioperatoria, por lo que, con mayor investigaci\u00f3n y validaci\u00f3n, esta herramienta podr\u00eda optimizar la toma de decisiones m\u00e9dicas y reducir la tasa de complicaciones postoperatorias, beneficiando tanto a pacientes como a profesionales de la salud.<\/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

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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01489-2<\/a><\/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":"

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