{"id":60292,"date":"2025-09-25T10:56:19","date_gmt":"2025-09-25T16:56:19","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=60292"},"modified":"2025-09-25T10:58:51","modified_gmt":"2025-09-25T16:58:51","slug":"ia-ayuda-a-detectar-ninos-con-asma-en-mayor-riesgo-de-infecciones-respiratorias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-ayuda-a-detectar-ninos-con-asma-en-mayor-riesgo-de-infecciones-respiratorias\/","title":{"rendered":"IA ayuda a detectar ni\u00f1os con asma en mayor riesgo de infecciones respiratorias"},"content":{"rendered":"
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Un biomarcador digital basado en lenguaje natural identifica a pacientes pedi\u00e1tricos m\u00e1s vulnerables a neumon\u00eda, influenza y exacerbaciones asm\u00e1ticas.<\/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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Un estudio reciente publicado en Journal of Allergy and Clinical Immunology<\/em><\/a> por investigadores de Mayo Clinic, sugiere que la inteligencia artificial (IA) puede convertirse en una herramienta clave para identificar a ni\u00f1os con asma que presentan mayor riesgo de desarrollar infecciones respiratorias y complicaciones relacionadas. Investigadores aplicaron algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) a registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos para detectar un subgrupo de pacientes con mayor vulnerabilidad.<\/p>

El trabajo, realizado con datos de la cohorte de nacimientos de Mayo \u00a0Clinic en el sur de Minnesota entre 1997 y 2016, emple\u00f3 dos criterios digitales validados: Predetermined Asthma Criteria (NLP-PAC) y Asthma Predictive Index (NLP-API). Con base en estos par\u00e1metros, se dividi\u00f3 a los participantes en cuatro grupos: positivo en ambos criterios, positivo en uno de ellos, o negativo en ambos.<\/p>

Entre los 22,370 ni\u00f1os analizados, el grupo positivo en ambos criterios (NLP-PAC+\/NLP-API+) mostr\u00f3 el mayor riesgo de neumon\u00eda, influenza A\/B y exacerbaciones de asma, tanto a los tres a\u00f1os de edad como durante los primeros a\u00f1os de vida. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n presentaron m\u00e1s casos de infecci\u00f3n por virus sincitial respiratorio, una de las principales causas de hospitalizaci\u00f3n infantil.<\/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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\u201cEste estudio nos acerca un paso m\u00e1s a la medicina de precisi\u00f3n en el asma infantil, donde la atenci\u00f3n pasa de ser reactiva para el asma grave avanzada a la prevenci\u00f3n y la detecci\u00f3n temprana de pacientes de alto riesgo\u201d, explic\u00f3 el Dr. Young Juhn, especialista en salud p\u00fablica y profesor de Pediatr\u00eda en la Mayo Clinic y autor principal del estudio.<\/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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Los hallazgos destacan que este biomarcador digital podr\u00eda servir para identificar de manera temprana a un fenotipo de asma infantil especialmente propenso a complicaciones. Reconocer a este grupo de alto riesgo permitir\u00eda mejorar la vigilancia cl\u00ednica, dise\u00f1ar estrategias preventivas y ofrecer un manejo m\u00e1s personalizado de la enfermedad.<\/p>

Finalmente, el equipo de investigaci\u00f3n tiene previsto probar las herramientas en entornos cl\u00ednicos m\u00e1s amplios, as\u00ed como en poblaciones y sistemas sanitarios m\u00e1s diversos. El pr\u00f3ximo objetivo es combinar las herramientas con datos biol\u00f3gicos para perfeccionar la definici\u00f3n y el tratamiento precoz de los subtipos de asma.\u00a0<\/p>

De igual manera, el equipo tambi\u00e9n est\u00e1 planificando un estudio para investigar un compuesto que podr\u00eda calmar las respuestas inmunitarias hiperactivas relacionadas con el asma. A trav\u00e9s del uso de modelos celulares cultivados en laboratorio, conocidos como organoides, los investigadores esperan encontrar formas de detectar y prevenir el asma infantil de forma m\u00e1s temprana y a mayor escala.\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/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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PUBMED<\/strong><\/p>

https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/40840861\/<\/a><\/p>

MAYO CLINIC<\/strong><\/p>

https:\/\/newsnetwork.mayoclinic.org\/discussion\/mayo-clinics-ai-tools-help-predict-severe-asthma-risks-in-young-children\/<\/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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