{"id":56741,"date":"2025-06-05T09:11:09","date_gmt":"2025-06-05T15:11:09","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=56741"},"modified":"2025-06-05T09:33:00","modified_gmt":"2025-06-05T15:33:00","slug":"desarrollan-modelo-de-ia-para-mejorar-control-de-glucosa-tras-cirugia-cardiaca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/desarrollan-modelo-de-ia-para-mejorar-control-de-glucosa-tras-cirugia-cardiaca\/","title":{"rendered":"Desarrollan modelo de IA para mejorar control de glucosa tras cirug\u00eda card\u00edaca"},"content":{"rendered":"
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GLUCOSE, la nueva herramienta de Mount Sinai, podr\u00eda superar a m\u00e9dicos en precisi\u00f3n y seguridad al dosificar insulina en cuidados intensivos.<\/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 Escuela de Medicina Icahn de Mount Sinai desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA) llamado Glucose Level Understanding and Control Optimized for Safety and Efficacy \u00a0o GLUCOSE, dise\u00f1ado para mejorar el control de los niveles de glucosa en pacientes que se recuperan de cirug\u00edas card\u00edacas. Esta tecnolog\u00eda, detallada en un art\u00edculo publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a>, utiliza un enfoque de aprendizaje por refuerzo para sugerir dosis personalizadas de insulina en tiempo real y ya ha demostrado resultados prometedores.<\/p>

El control de glucosa tras una cirug\u00eda card\u00edaca es un desaf\u00edo muy complicado. Tanto la hiperglucemia como la hipoglucemia aumentan el riesgo de complicaciones como infecciones, da\u00f1o renal y arritmias. Sin embargo, los protocolos actuales de dosificaci\u00f3n de insulina suelen ser imprecisos y poco adaptativos, lo que dificulta mantener los niveles de glucosa dentro del rango \u00f3ptimo recomendado en Estados Unidos por la Sociedad de Cirujanos Tor\u00e1cicos, que es menos de 180 mg\/dL.<\/p>

GLUCOSE fue entrenado con datos de m\u00e1s de 5,228 pacientes internados en unidades de cuidados intensivos (UCI) y validado externamente con una cohorte independiente con 649 pacientes. Durante las pruebas, este modelo logr\u00f3 mantener los niveles de glucosa en rangos seguros con mayor precisi\u00f3n que los propios m\u00e9dicos tratantes, incluso superando en exactitud a especialistas con m\u00e1s de diez a\u00f1os de experiencia, pese a trabajar solo con datos en tiempo real, mientras los m\u00e9dicos dispon\u00edan de todo el historial cl\u00ednico del paciente.<\/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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\u201cNuestro estudio demuestra que la IA puede desarrollarse de forma reflexiva y responsable para apoyar, en lugar de sustituir, el juicio cl\u00ednico de los profesionales de la salud\u201d, expres\u00f3 el coautor principal Ankit Sakhuja, miembro del Instituto de Medicina de Cuidados Cr\u00edticos de Icahn en Mount Sinai. \u201cEn entornos complejos y de alta presi\u00f3n como la UCI, herramientas como GLUCOSE pueden proporcionar orientaci\u00f3n basada en datos en tiempo real y adaptada a pacientes individuales. Este tipo de apoyo a la toma de decisiones puede mejorar la seguridad, reducir el riesgo de complicaciones y, en \u00faltima instancia, permitir a los m\u00e9dicos centrar m\u00e1s su atenci\u00f3n en los aspectos cr\u00edticos de la atenci\u00f3n al paciente\u201d, agreg\u00f3.<\/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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El sistema aprovecha un tipo avanzado de aprendizaje por refuerzo llamado \u201caprendizaje por refuerzo distribuido\u201d, que permite evaluar no solo la mejor decisi\u00f3n esperada, sino todo el rango de posibles resultados. Esto se traduce en un modelo m\u00e1s cuidadoso, adaptable y eficaz, capaz de ajustar sus recomendaciones conforme evoluciona el estado cl\u00ednico del paciente.<\/p>

Una serie de evaluaciones realizadas por m\u00e9dicos intensivistas expertos y endocrin\u00f3logos revelaron que GLUCOSE no solo iguala sino que, en muchos casos, supera en seguridad, efectividad y aceptabilidad a las estrategias de dosificaci\u00f3n humana. Adem\u00e1s, el modelo podr\u00eda integrarse f\u00e1cilmente a sistemas de registros electr\u00f3nicos de salud, sin requerir datos adicionales ni modificar la rutina cl\u00ednica.<\/p>

\u201cNuestro objetivo es desarrollar sistemas de IA que aumenten significativamente las capacidades de los proveedores de atenci\u00f3n sanitaria y, en \u00faltima instancia, mejoren los resultados de los pacientes\u201d, mencion\u00f3 el coautor principal Girish N. Nadkarni, presidente del Departamento Windreich de Inteligencia Artificial y Salud Humana, Director del Instituto Hasso Plattner para la Salud Digital, y director de IA del Sistema de Salud Mount Sinai.<\/p>

Aunque a\u00fan no reemplaza la toma de decisiones m\u00e9dicas, GLUCOSE representa un importante avance en la asistencia cl\u00ednica digital. Su adopci\u00f3n podr\u00eda reducir complicaciones postoperatorias, disminuir la carga de trabajo del personal m\u00e9dico y mejorar la seguridad en entornos cr\u00edticos como las UCI.<\/p>

\u201cAl aprender de los datos cl\u00ednicos del mundo real y ofrecer recomendaciones personalizadas en tiempo real, los modelos como GLUCOSE representan un avance importante hacia la integraci\u00f3n de herramientas basadas en datos fiables en el flujo de trabajo cl\u00ednico. Este estudio ofrece una visi\u00f3n de c\u00f3mo la IA puede integrarse cuidadosamente en la atenci\u00f3n para apoyar a los proveedores en la entrega de un tratamiento m\u00e1s seguro y preciso\u201d, indic\u00f3 Nadkarni. El equipo de investigaci\u00f3n planea futuras adaptaciones para ampliar su uso a otras \u00e1reas hospitalarias y continuar evaluaciones cl\u00ednicas en entornos reales, con el objetivo fijo en una implementaci\u00f3n m\u00e1s amplia.<\/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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MOUNT SINAI<\/strong><\/p>

https:\/\/www.mountsinai.org\/about\/newsroom\/2025\/ai-driven-model-supports-safer-and-more-precise-blood-sugar-management-after-heart-surgery<\/a><\/p>

NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01709-9<\/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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