Investigación de la Universidad Andrés Bello logra anticipar en pocas horas el riesgo de úlceras por presión, mejorando la prevención y reduciendo costos en salud.
Un equipo del Instituto de Investigación en Ciencias en Salud de la Universidad Andrés Bello desarrolló un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir lesiones por presión en las primeras horas de hospitalización, una de las complicaciones más frecuentes y costosas en hospitales. La herramienta permite identificar tempranamente a pacientes en riesgo y activar medidas preventivas oportunas.
Las lesiones por presión representan un problema relevante en salud pública, debido a su impacto en la morbilidad, mortalidad y costos hospitalarios.
Este nuevo modelo utiliza datos clínicos disponibles desde el ingreso del paciente, lo que facilita una toma de decisiones más rápida y eficiente por parte del equipo médico.
El estudio fue desarrollado con pacientes del Hospital Félix Bulnes y publicado en la revista científica Scientific Reports.
La herramienta se basa en variables básicas registradas por enfermería durante las primeras ocho horas, como:
- Estado funcional del paciente
- Uso de dispositivos médicos
- Presencia de incontinencia
Con esta información, el modelo logra generar alertas tempranas con alta precisión, permitiendo priorizar la atención de pacientes más vulnerables.
Según el Dr. Fredy Barriga, coordinador del estudio,
“las lesiones por presión afectan a más del 10% de los pacientes hospitalizados y están asociadas a mayores costos y estadías prolongadas”.
El modelo alcanzó más de un 93% de precisión en la identificación de pacientes de alto riesgo y una exactitud global cercana al 83%.
Estos resultados demuestran el potencial de la inteligencia artificial para transformar la atención en salud, apoyando el trabajo clínico y mejorando la calidad del cuidado.
Integración y eficiencia en el sistema de salud
Uno de los principales aportes de esta innovación es su capacidad de integrarse a sistemas de registros clínicos electrónicos.
Esto permitiría generar alertas automáticas en tiempo real, optimizando la gestión hospitalaria y enfocando recursos en prevención.
Además, la herramienta podría reducir costos asociados a complicaciones evitables y hospitalizaciones prolongadas, fortaleciendo la eficiencia del sistema.
Innovación interdisciplinaria con impacto real
El proyecto forma parte de un plan piloto impulsado por la Universidad Andrés Bello, que promueve la colaboración entre distintas áreas.
La iniciativa integra conocimientos de salud, ingeniería y análisis de datos, abordando problemáticas reales del entorno clínico con soluciones concretas.
Este avance posiciona a Chile en la aplicación de inteligencia artificial en salud, con impacto directo en la calidad de vida de los pacientes.
