Inteligencia artificial chilena detecta qué adultos mayores con neumonía corren mayor riesgo de morir
Investigadores de la Universidad Santo Tomás crearon un modelo de IA que anticipa el riesgo de muerte en adultos mayores hospitalizados por neumonía.
Cada invierno, miles de adultos mayores en Chile terminan hospitalizados por neumonía, una enfermedad que sigue siendo una de las principales causas de muerte en ese grupo etario. Ahora, un equipo de investigadores de la Universidad Santo Tomás desarrolló un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de anticipar qué pacientes tienen mayor probabilidad de fallecer durante su hospitalización, una herramienta que podría transformar la forma en que los médicos toman decisiones críticas en los servicios de urgencia y medicina interna del país.
El sistema analiza variables clínicas del paciente al momento del ingreso hospitalario y entrega una alerta temprana sobre su nivel de riesgo. Uno de los factores más relevantes que incorpora el modelo es el grado de fragilidad del paciente, un indicador que mide la reserva fisiológica del organismo y que no necesariamente se relaciona con la edad cronológica.
"Dos pacientes pueden tener la misma edad, pero reservas fisiológicas muy distintas", explicó la Dra. Yeny Concha Cisternas, directora del Magíster en Gerontología Clínica Interdisciplinar de la Universidad Santo Tomás. "Al incorporar la fragilidad, el modelo permite mirar la vulnerabilidad del paciente de una forma más integral", añadió.
En términos prácticos, el impacto de esta tecnología podría sentirse en distintos niveles del sistema de salud chileno:
- Los equipos médicos podrían priorizar cuidados intensivos para quienes realmente los necesitan desde el primer momento.
- Se optimizaría el uso de camas hospitalarias y recursos críticos, que durante los peak respiratorios suelen escasear.
- Las familias podrían recibir información más oportuna y precisa sobre la evolución de sus seres queridos.
La investigadora fue enfática en aclarar que la IA no reemplaza al equipo de salud, sino que actúa como un soporte objetivo para la toma de decisiones clínicas. En un sistema de salud pública que enfrenta presión creciente durante los meses fríos, contar con alertas tempranas y basadas en datos podría marcar una diferencia concreta entre la vida y la muerte de un paciente.
Chile tiene una población que envejece aceleradamente: según proyecciones del INE, los mayores de 60 años superarán el 20% de la población antes de 2030. En ese contexto, desarrollar herramientas que mejoren la atención de este grupo se vuelve cada vez más urgente, y este modelo representa un paso concreto en esa dirección.