IA desarrollada en Chile predice mortalidad por neumonía en adultos mayores hospitalizados
Investigadores de la Universidad Santo Tomás crearon un modelo de IA que anticipa el riesgo de muerte por neumonía, incorporando fragilidad como variable clave.
Un equipo de investigadores de la Universidad Santo Tomás desarrolló un modelo de inteligencia artificial orientado a predecir, de forma temprana, qué pacientes adultos mayores hospitalizados por neumonía presentan mayor probabilidad de fallecer durante su internación. El avance cobra especial relevancia en el contexto epidemiológico chileno, donde la neumonía figura entre las principales causas de hospitalización y mortalidad en este grupo etario, con mayor presión asistencial durante las temporadas de alta circulación de virus respiratorios.
Lo distintivo del modelo radica en su enfoque clínico integrado. A diferencia de los sistemas de estratificación de riesgo convencionales, este incorpora el nivel de fragilidad del paciente como variable predictiva central, un indicador que frecuentemente queda invisibilizado cuando el análisis se limita a la edad cronológica. Según la Dra. Yeny Concha Cisternas, directora del Magíster en Gerontología Clínica Interdisciplinar de la casa de estudios, dos pacientes de idéntica edad pueden presentar reservas fisiológicas radicalmente distintas, lo que condiciona de forma determinante su evolución clínica.
Para los equipos de salud que trabajan en unidades de medicina interna, geriatría y urgencias, las implicancias prácticas son concretas:
- Identificación objetiva y temprana de pacientes en riesgo de deterioro o muerte durante la hospitalización.
- Apoyo a la toma de decisiones clínicas en escenarios de alta demanda asistencial.
- Optimización en la asignación de recursos hospitalarios, incluyendo camas críticas y derivaciones oportunas.
- Integración de la fragilidad como variable clínica estándar en la evaluación del paciente mayor.
La investigadora es enfática en señalar que la herramienta no sustituye el juicio clínico ni el rol del equipo de salud, sino que actúa como un sistema de alerta objetiva que complementa la valoración profesional. Este enfoque se alinea con la tendencia global de incorporar IA como soporte decisional en entornos hospitalarios, especialmente en poblaciones vulnerables donde los márgenes de error tienen consecuencias críticas.
En términos sectoriales, el desarrollo llega en un momento en que el sistema de salud chileno enfrenta el envejecimiento acelerado de su población y la consecuente presión sobre la red hospitalaria. Contar con modelos predictivos validados clínicamente representa una oportunidad concreta para mejorar los indicadores de mortalidad evitable y fortalecer la gestión del riesgo en pacientes geriátricos, uno de los desafíos estructurales más urgentes para la salud pública nacional.