IA chilena predice qué pacientes tienen mayor riesgo de morir en el hospital

Falta de camas, médicos desbordados y decisiones críticas bajo presión. Ese es el escenario que enfrentan los hospitales públicos chilenos cada invierno (y también pasa en México), cuando la influenza y la neumonía multiplican las urgencias. En medio del caos, una pregunta angustiante se repite: ¿qué paciente necesita primero una cama de cuidados intensivos (UCI)?

Para responderla, un equipo de diez investigadores de universidades chilenas desarrolló un modelo de inteligencia artificial que predice con un 86% de precisión qué pacientes tienen mayor riesgo de fallecer durante su hospitalización. La investigación, publicada en la revista Diagnostics, analizó más de 58 mil hospitalizaciones en 72 hospitales públicos del país.

¿Cómo funciona la IA que podría salvar vidas?

El algoritmo utiliza datos que ya están disponibles en los sistemas hospitalarios: edad, sexo, nivel de fragilidad, comorbilidades y días de hospitalización. No requiere exámenes adicionales ni equipamiento de alto costo, lo que facilita su implementación en la red pública.

El factor clave que la IA considera es la fragilidad del paciente, un indicador más determinante que la edad. Según el Dr. Eduardo Guzmán, investigador de la Universidad Autónoma, la fragilidad se entiende como "un estado de vulnerabilidad biológica acumulada" que reduce la capacidad del cuerpo para resistir enfermedades graves. El estudio encontró que los adultos mayores con alta fragilidad tienen un 57% más de riesgo de fallecer que aquellos con bajo riesgo.

Una IA transparente, no una "caja negra"

A diferencia de otros sistemas de inteligencia artificial, este modelo es explicable. Utiliza una tecnología llamada SHAP que no solo predice el riesgo, sino que muestra al equipo médico qué factores están impulsando ese riesgo en cada paciente específico. Esto permite a los doctores entender el "porqué" detrás de cada predicción.

"Es como tener una alerta adicional que complementa el juicio clínico", explica Guzmán. La IA no reemplaza al médico, sino que "permite entregar atención prioritaria a quienes son más vulnerables, sin basarse únicamente en su edad o en cuántas enfermedades padecen".

¿Cuándo llegará a los hospitales?

El modelo es técnicamente factible de implementar porque usa datos que ya se registran en los sistemas hospitalarios. Sin embargo, el equipo advierte que aún se necesitan estudios prospectivos para validar el algoritmo en tiempo real.

"Su verdadero valor dependerá de que la predicción se transforme en una acción clínica temprana, adecuada y supervisada por los profesionales de salud", enfatiza Guzmán. Los siguientes pasos incluyen pruebas piloto, capacitación del personal y protección de datos de los pacientes antes de una implementación progresiva en toda la red pública.

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