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Microsoft presenta un avance médico revolucionario en inteligencia artificial que logra diagnosticar correctamente el 85,5 % de los casos

King, Dominic, y Harsha Nori. 2025. “The Path to Medical Superintelligence.” Microsoft AI Blog, 30 de junio de 2025. https://shorturl.at/NXj3Y

Microsoft ha presentado MAI‑DxO (Microsoft AI Diagnostic Orchestrator), un sistema de IA médica que ha alcanzado una precisión de 85,5 % en el diagnóstico de 304 casos clínicamente complejos extraídos del New England Journal of Medicine (NEJM)

A diferencia de sistemas anteriores basados en un solo modelo, MAI‑DxO simula un panel virtual de especialistas: usa agentes con funciones específicas (como formular hipótesis, ordenar pruebas, controlar costos y verificar razonamientos), que interactúan en una cadena de debate iterativa . Esta técnica, también llamada “chain of debate” o “Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench)”, permite formular preguntas, ordenar pruebas, revisar costos y confirmar los pasos antes de emitir el diagnóstico final

Además de su alto rendimiento en precisión, MAI‑DxO demostró ser más eficiente económicamente. En una configuración se redujeron los costos de pruebas hasta un 20-50 %, sin sacrificar la calidad diagnóstica. Esta eficiencia es particularmente relevante en EE. UU., donde el gasto sanitario representa cerca del 20 % del PIB, y entre el 20 y el 25 % se estima que es desperdiciado por pruebas innecesarias

A pesar del entusiasmo, este sistema todavía no está listo para su uso clínico real. Los estudios se llevaron a cabo en un entorno controlado, y no han sido revisados por pares ni validados con pacientes reales . Además, los médicos participantes trabajaron en aislamiento, sin los recursos habituales, lo que podría haber afectado sus desempeños. Se requieren ensayos clínicos, supervisión regulatoria y pruebas en escenarios cotidianos antes de su adopción generalizada.

Microsoft y expertos coinciden en que MAI‑DxO es una herramienta para asistir a los médicos, no un reemplazo: la relación médico-paciente, la empatía y el juicio ante situaciones ambiguas siguen siendo esenciales. Mustafa Suleyman, CEO de la división AI de Microsoft, lo describió como un paso hacia la “superinteligencia médica”, con potencial para aliviar la escasez de personal sanitario. Expertos como el Dr. Eric Topol resaltan su potencial, pero subrayan que se debe continuar con estudios rigurosos en entornos clínicos

La inteligencia artificial generativa en la biblioteca médica: transformando el acceso al conocimiento y el rol profesional. 

García-Puente, María. 2025. “La inteligencia artificial generativa en la biblioteca médica: transformando el acceso al conocimiento y el rol profesional.” Clip, junio. https://doi.org/10.47251/clip.n91.163

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) generativa está teniendo un impacto profundo en la manera en que las bibliotecas médicas gestionan la información, ofrecen servicios y se posicionan dentro de los sistemas de salud y conocimiento. Esta tecnología, que permite generar texto, imágenes o código a partir de instrucciones humanas, ofrece una oportunidad transformadora para automatizar tareas, mejorar la experiencia de los usuarios y redefinir el papel del bibliotecario en un entorno cada vez más digitalizado.

Uno de los principales aportes de la IA generativa en este contexto es su capacidad para optimizar la gestión interna de las bibliotecas médicas. Esto incluye desde la organización inteligente de las colecciones hasta la automatización de tareas repetitivas como la redacción de informes o el envío de correos electrónicos. Además, la IA puede servir de soporte a los profesionales de la salud y la investigación mediante la implementación de asistentes virtuales, motores de búsqueda avanzada y herramientas de análisis de la información que permiten detectar patrones, generar resúmenes o visualizar datos complejos con mayor facilidad.

Lejos de sustituir a los bibliotecarios, la IA plantea una redefinición profunda de su rol profesional. Para aprovechar estas herramientas de forma efectiva y ética, se requieren nuevas competencias: alfabetización en inteligencia artificial, dominio del «prompt engineering» (la habilidad para diseñar instrucciones precisas para obtener respuestas útiles), capacidad para evaluar críticamente el funcionamiento de las tecnologías empleadas, y liderazgo para guiar su implementación en entornos sensibles como los médicos. De este modo, los profesionales de la información deben posicionarse como mediadores estratégicos entre la inteligencia humana y la artificial.

Sin embargo, la adopción de estas tecnologías no está exenta de riesgos ni de desafíos. Entre ellos se destacan los problemas asociados con la precisión y fiabilidad de los contenidos generados, los sesgos algorítmicos que pueden perpetuar desigualdades, la protección de los datos personales en entornos clínicos, los costes de implantación y mantenimiento de las herramientas, y la necesidad de una formación continua para mantenerse actualizado. A pesar de ello, el artículo sostiene que la IA generativa no debe entenderse como una amenaza, sino como una oportunidad para que las bibliotecas médicas refuercen su papel en el ecosistema sanitario, se conviertan en centros de innovación y promuevan una colaboración ética y eficaz entre máquinas y humanos.

El impacto transformador de la inteligencia artificial en la medicina

Walker-Wawrzycki, Alexandra. 2025. “From Data to Diagnosis – How AI Is Changing the World of Medicine.” Cosmos Magazine, May 7, 2025. https://cosmosmagazine.com/technology/ai/ai-in-medicine-data-diagnosis

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el ámbito de la medicina al automatizar procesos repetitivos y complejos, lo que permite a los profesionales sanitarios centrarse más en la atención directa al paciente.

Entre las aplicaciones actuales más destacadas se encuentra el uso de escribas digitales, programas que transcriben automáticamente las observaciones del médico en tiempo real durante la consulta. Estos sistemas, como Lyrebird, eliminan la grabación y el texto después de ser descargados, garantizando así la privacidad del paciente. Según un estudio de la Universidad de Pensilvania, su uso incrementa en un 20 % el tiempo cara a cara con los pacientes y reduce en un 30 % el tiempo extra dedicado a papeleo.

Otro uso relevante es el análisis de imágenes médicas, como radiografías, tomografías y resonancias magnéticas. Mediante algoritmos entrenados con miles de imágenes normales y patológicas, la IA puede detectar anomalías con gran precisión. No obstante, la calidad del entrenamiento depende en gran medida de la diversidad y representatividad de los datos. Investigadores de la Universidad de Lovaina advierten que errores o sesgos en los datos pueden afectar directamente al rendimiento clínico del modelo, con consecuencias graves, como desigualdades de género o raciales.

También se destaca el análisis de biomarcadores, donde la IA examina grandes volúmenes de datos de pacientes para identificar patrones y predecir enfermedades, reacciones adversas o respuestas a medicamentos. Estos sistemas usan modelos predictivos para anticipar riesgos de forma proactiva.

Se presentan ejemplos concretos, como el programa SWIFT en el hospital Lyell McEwin de Adelaida, que utiliza notas médicas y datos clínicos (frecuencia cardíaca, análisis de sangre) para predecir si un paciente puede ser dado de alta en las siguientes 48 horas. El sistema emplea dos algoritmos: uno analiza texto clínico y el otro traduce variables numéricas en una puntuación de alta, conocida como Adelaide Score.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), como los que utiliza ChatGPT, también están empezando a aplicarse en la medicina. Estos modelos convierten información en secuencias numéricas y predicen la siguiente entrada más probable, que luego se traduce en lenguaje natural. Son especialmente útiles para gestionar registros electrónicos o incluso para escribir informes clínicos.

En cuanto a la seguridad, se subraya la preocupación por el manejo de datos sensibles. En Australia del Sur, por ejemplo, las leyes impiden que los datos sanitarios se compartan con redes internacionales, obligando a que todo el procesamiento ocurra localmente. Esto limita la exposición y asegura que los datos no se utilicen para entrenar otros modelos, a diferencia de servicios comerciales como ChatGPT.

Paradójicamente, la IA también refuerza la ciberseguridad. Gracias a su capacidad de análisis, puede detectar comportamientos anómalos en redes, identificar accesos sospechosos y actuar preventivamente. Además, analiza patrones de uso y detecta si una cuenta ha sido usada por alguien que no es su usuario habitual.

Sin embargo, persisten preguntas éticas sobre la responsabilidad legal: si un sistema de IA comete un error que afecta al paciente, ¿quién es el responsable? Por ahora, estos sistemas siguen siendo supervisados por profesionales humanos que toman la última decisión, y por tanto, también asumen la responsabilidad.

En el campo emergente de la medicina de precisión, la IA ya predice fallos técnicos antes de que ocurran, lo que permite realizar mantenimientos preventivos y garantiza un funcionamiento seguro del equipamiento médico.

En conclusión, la IA tiene el potencial de hacer la sanidad más económica y accesible, al asumir tareas administrativas previas a la consulta y liberar tiempo para la atención médica directa. Esto podría reducir la necesidad de personal sin sacrificar calidad, mejorar la eficiencia y aumentar la satisfacción profesional del personal sanitario.

Los grabados en madera como guías de lectura: cómo las imágenes dieron forma a la transmisión de conocimientos en los libros médico-astrológicos en holandés (1500-1550).

Leerdam, Andrea van. Woodcuts as Reading Guides: How Images Shaped Knowledge Transmission in Medical-Astrological Books in Dutch (1500-1550). Amsterdam: Amsterdam University Press, 2023.

Texto completo

En la primera mitad del siglo XVII, en los Países Bajos surgió un mercado dinámico de libros prácticos e instructivos dirigidos a lectores no especializados. Este estudio muestra cómo las xilografías en libros vernáculos sobre medicina y astrología derivaron importantes funciones retóricas en la comunicación del conocimiento. Estas imágenes guiaron las percepciones de los lectores sobre la organización, visualización y confiabilidad del conocimiento. Andrea van Leerdam analiza las suposiciones e intenciones de los productores de libros que las imágenes dan testimonio, y muestra cómo los lectores de hoy interactúan con estos libros ilustrados. Basándose en conocimientos del campo de los estudios de diseño de información, examina las características materiales de los libros, incluidos sus diseños y rastros de uso, para arrojar luz sobre los hábitos e intereses de los primeros lectores modernos. Ella sitúa estas obras en una cultura donde la medicina y la astrología estaban estrechamente entrelazadas en la vida cotidiana y donde tanto los productores de libros como los lectores exploraban el potencial de las imágenes.

Importancia de las bibliotecas de salud y como repercuten directamente en la atención a los pacientes

La Federación Canadiense de Asociaciones de Bibliotecarios (CFLA) y la Asociación Canadiense de Bibliotecas de Salud (CHLA/ABSC) reconocen y afirman conjuntamente la importancia de las bibliotecas de salud.

Declaración

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La Federación Canadiense de Asociaciones de Bibliotecas (CFLA) y la Asociación Canadiense de Bibliotecas de la Salud (CHLA/ABSC) destacan la importancia crítica de las bibliotecas de salud en Canadá para asegurar que las decisiones médicas se basen en información actualizada y fiable. En un entorno sanitario cada vez más complejo, médicos, investigadores, estudiantes y responsables políticos dependen de bibliotecas especializadas y profesionales capacitados para acceder a información basada en evidencia.

El documento resalta cómo las bibliotecas de salud son esenciales desde la formación de futuros profesionales sanitarios hasta su desarrollo continuo a lo largo de la carrera. Los programas educativos en medicina y enfermería dependen del acceso a recursos fiables y del apoyo de bibliotecarios especializados, quienes enseñan a los estudiantes habilidades para encontrar, evaluar y aplicar la información científica en la práctica clínica.

Tras la graduación, los profesionales sanitarios deben actualizarse constantemente para conservar sus licencias, y recurren a bibliotecas hospitalarias, clínicas y asociaciones profesionales. Allí, los bibliotecarios realizan búsquedas especializadas, gestionan recursos digitales y apoyan investigaciones críticas, incluyendo revisiones sistemáticas y estudios de mejores prácticas.

El acceso a bibliotecas de salud de calidad repercute directamente en la atención a los pacientes: mejora las decisiones clínicas, reduce los tiempos de hospitalización y combate la desinformación médica. Dado que los médicos son considerados por los pacientes como la fuente más fiable de información, contar con datos verificados y actualizados es fundamental para brindar cuidados seguros y efectivos. Además, los bibliotecarios ayudan a los equipos médicos a filtrar información fidedigna y a compartir datos comprensibles con los pacientes y sus familias, contribuyendo a combatir la creciente ola de desinformación que afecta a la salud pública.

A pesar de su relevancia, las bibliotecas de salud enfrentan reducciones presupuestarias y escasez de personal calificado, lo que pone en riesgo la calidad del apoyo informativo a los profesionales y la seguridad de los pacientes. El aumento de los costos de suscripción a recursos especializados y la disminución de fondos han llevado incluso al cierre de algunas bibliotecas, generando un impacto negativo en todo el sistema de salud.

Por ello, el comunicado insta a garantizar financiación estable y suficiente, así como la dotación de personal profesional adecuado, para que las bibliotecas de salud sigan cumpliendo su papel estratégico. Además, hace un llamado a los distintos sectores —salud, educación, investigación, gobiernos y ciudadanía— para que reconozcan y apoyen el papel esencial de las bibliotecas de salud en la calidad de la atención médica en Canadá. Solo mediante una colaboración activa y sostenida se podrá asegurar que estos servicios perduren y continúen beneficiando tanto a profesionales como a pacientes.

EvieAI: información confiable y científicamente respaldada sobre síntomas, enfermedades y procedimientos médicos

Raemont, Nina. «This AI Tool Studied Medical Journals to Answer Your Health Queries.» ZDNet, January 8, 2025. https://www.zdnet.com/article/this-ai-tool-studied-medical-journals-to-answer-your-health-queries/

Movano Health ha lanzado EvieAI, un asistente virtual de bienestar para el Evie Ring, entrenado con más de 100.000 artículos médicos para ofrecer información precisa sobre salud.

Movano Health ha anunciado la beta de EvieAI, un asistente virtual de bienestar integrado en la app del anillo inteligente Evie, diseñado exclusivamente con datos de revistas médicas. A diferencia de asistentes generales como ChatGPT, EvieAI genera respuestas precisas basadas en más de 100,000 artículos médicos. Además, se integrarán métricas de salud personalizadas, como ritmo cardíaco y sueño. La herramienta sigue protocolos de encriptación para garantizar la protección de la información del usuario. Actualmente, la versión beta está disponible solo en iOS para clientes del anillo Evie.

Una encuesta reciente de la Health Misinformation and Trust Initiative descubrió que solo el 29% de los adultos confía en que los chatbots de IA proporcionen información sanitaria fiable. «Aproximadamente uno de cada cinco adultos (23%) afirma que la IA perjudica más a quienes buscan información sanitaria precisa, mientras que un porcentaje similar (21%) afirma que ayuda más en esos esfuerzos», afirma la encuesta.

A diferencia de otras herramientas de IA, EvieAI asegura una precisión del 99%. Próximamente, integrará datos personales de salud, como ritmo cardíaco y patrones de sueño, para ofrecer recomendaciones personalizadas. Su objetivo es proporcionar información confiable y científicamente respaldada sobre síntomas, enfermedades y procedimientos médicos.

Juegos y herramientas didácticas de la Biblioteca de Enfermería y Fisioterapia de la Universidad de Salamanca

Biblioteca de Enfermería y Fisioterapia de la Universidad de Salamanca

Web

Guía

La Biblioteca de Enfermería y Fisioterapia de la Universidad de Salamanca ha incorporado una nueva sección de recursos y herramientas didácticas, cuyo propósito es apoyar a docentes, profesionales sanitarios, estudiantes y pacientes en su formación y desarrollo, especialmente aquellos con necesidades específicas.

Esta ampliación incluye materiales orientados a abordar y facilitar el aprendizaje sobre trastornos cognitivos, demencias, autismo, gestión emocional y más. De esta manera, se pretende ofrecer una colección inclusiva que permita a todos los usuarios, independientemente de su condición, acceder a recursos que favorezcan tanto su aprendizaje como su bienestar.

Uno de los principales enfoques de esta sección son las herramientas que estimulan diferentes funciones cognitivas. Entre ellas, se incluyen materiales diseñados para trabajar la memoria, el razonamiento lógico, la percepción espacial, el análisis y el pensamiento crítico. En este sentido, la biblioteca ha sumado juegos, como puzzles y tarjetas, pensados para mejorar la identificación y comprensión emocional, especialmente en niños y personas con dificultades cognitivas.

Por ejemplo, se han incluido tarjetas de estimulación cognitiva para adultos mayores con Alzheimer o demencia. Este conjunto de 80 cartas plastificadas tiene como objetivo mejorar funciones como la memoria, la atención y el lenguaje a través de actividades desafiantes y divertidas. Además, el Cortex Access+, un juego adaptado para personas con trastornos cognitivos, se encuentra disponible en la biblioteca. Este juego ha sido testado y validado por profesionales médicos y está diseñado para estimular la atención, la memoria, el razonamiento y la capacidad de cálculo en un entorno accesible y de fácil uso. Otro recurso destacado es el Super Cortex Challenge, que presenta ocho tipos de retos que fomentan habilidades cognitivas como la percepción espacial, la memorización y el análisis, en un formato interactivo y colaborativo.

Además de los recursos relacionados con las funciones cognitivas, la biblioteca ha incorporado materiales didácticos que facilitan la enseñanza y aprendizaje de la anatomía humana. Un ejemplo claro es el modelo de cerebro humano en 3D desmontable, que permite una exploración inmersiva y práctica de la anatomía del cerebro. Este modelo es ideal tanto para el aprendizaje en el aula como para demostraciones clínicas, proporcionando una solución completa para la enseñanza de la anatomía humana de manera interactiva. Este tipo de recursos permite que los estudiantes y profesionales de la salud se adentren en la comprensión del cuerpo humano desde una perspectiva visual y táctil, favoreciendo la retención y comprensión de conceptos complejos.

Por otro lado, también se han incorporado juegos de mesa de carácter científico, como Virus!, un juego de estrategia en el que los jugadores deben erradicar virus dentro de un laboratorio. Este juego no solo resulta educativo, sino que también introduce de manera divertida temas relacionados con la microbiología y la virología. Asimismo, se han añadido juegos como Celulosa, que permite a los jugadores adentrarse en el mundo de las células vegetales, aprendiendo sobre procesos celulares como la fotosíntesis y la respiración celular mientras gestionan recursos limitados para ganar puntos. Este tipo de juegos refuerza el aprendizaje mediante la práctica y la diversión, estimulando el pensamiento lógico y estratégico.

Además de los juegos de mesa, la biblioteca ha añadido recursos para trabajar con personas con autismo, como el Llavero de comportamiento ASD, una herramienta visual con tarjetas que representan comportamientos tanto positivos como negativos. Estas tarjetas ayudan a identificar y comprender las emociones y comportamientos en personas con autismo, facilitando la comunicación visual no verbal, una técnica fundamental para el desarrollo de habilidades sociales y emocionales en este colectivo.

Otro recurso innovador son las tarjetas de emociones, un conjunto de 25 tarjetas diseñadas para ayudar a los niños a identificar, nombrar y comprender sus emociones de manera divertida y accesible. Estas tarjetas, basadas en ilustraciones y textos, permiten a los niños aprender a reconocer y expresar sus emociones, lo que contribuye a su desarrollo emocional y a la mejora de su inteligencia emocional.

Con la inclusión de estos nuevos recursos, la Biblioteca de Enfermería y Fisioterapia de la Universidad de Salamanca no solo amplía su oferta académica y profesional, sino que también se posiciona como un centro inclusivo que proporciona herramientas didácticas y de apoyo para una amplia gama de usuarios. Estos recursos no solo favorecen el aprendizaje de conceptos teóricos, sino que también proporcionan herramientas prácticas que mejoran la calidad de vida de pacientes y cuidadores. Además, la biblioteca continúa ampliando y actualizando sus fondos, con la esperanza de seguir apoyando a la comunidad académica y profesional con recursos innovadores y de gran valor educativo.

Lenguaje y comunicación médica con Berta G. Rodilla. Planeta Biblioteca 2024/11/06

Lenguaje y comunicación con Berta G. Rodilla.

Planeta Biblioteca 2024/11/06

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Entrevista a Berta Gutiérrez Rodilla, catedrática de Historia de la Ciencia en la Universidad de Salamanca, en la que se exploraron temas en la intersección entre medicina y filología hispánica, dos áreas en las que ha desarrollado su carrera. Berta compartió sus motivaciones personales y profesionales, destacando cómo la precisión terminológica impacta directamente en la relación médico-paciente, mejorando la comprensión y confianza mutua. Subrayó también la evolución del lenguaje médico y la importancia de adaptar la terminología para hacerla accesible y clara, lo que es vital en un contexto multicultural y multilingüe.

Adopción de la IA Generativa por investigadores de Biomedicina

“Adoption of Generative AI by Academic Biomedical Researchers”. Ithaka S+R, 2024

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El informe «Adopción de la IA Generativa por Investigadores Biomédicos Académicos» fue publicado por Ithaka S+R el 17 de octubre de 2024. Este estudio analiza cómo los investigadores en el campo biomédico están utilizando la IA generativa, así como las percepciones y barreras que enfrentan en su adopción.

Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, ha surgido un debate nacional sobre el papel de la IA generativa en diversos sectores del trabajo intelectual, aunque la atención se ha centrado principalmente en su impacto en la enseñanza. El ámbito de la investigación biomédica presenta casos prometedores de uso, pero también riesgos significativos asociados a esta tecnología.

Los hallazgos del informe revelan que la adopción de la IA generativa es mixta. Muchos investigadores han experimentado con su uso, pero este es limitado en alcance y frecuencia. Las principales barreras para su adopción incluyen preocupaciones sobre la precisión de los resultados y cuestiones éticas. Debido a la calidad actual de las salidas de la IA generativa y la falta de mejores prácticas, es posible que su adopción se estabilice.

Ithaka S+R realizó una encuesta a investigadores biomédicos académicos sobre sus actitudes y uso de la IA generativa en contextos de investigación, que se llevó a cabo entre el 20 de febrero y el 29 de marzo de 2024, con 770 participantes.

Aunque la mayoría de los investigadores biomédicos han utilizado la IA generativa en el pasado, pocos la usan actualmente y casi ninguno lo hace de manera regular. De los investigadores que han utilizado la IA generativa:

  • 6 de cada 10 han empleado esta tecnología en su investigación.
  • El 31% la ha utilizado para revisar o editar gramática.
  • El 25% la ha usado para extraer información de la literatura científica.
  • El 22% la ha aplicado en tareas administrativas.
  • El 22% la ha usado para escribir código.

Sin embargo, solo el 40% de los investigadores biomédicos la utiliza actualmente. Las principales barreras para la adopción son:

  • El 55% reportó que los resultados no son suficientemente precisos o confiables.
  • Menos de 1 de cada 10 investigadores la utiliza regularmente.
  • El 47% señaló que hay falta de claridad sobre las mejores prácticas para la integridad de la investigación y el uso de la IA generativa.
  • El 56% expresó un gran interés en productos de IA generativa específicos para biomedicina.
  • Solo el 14% había utilizado herramientas o modelos de lenguaje específicos para biomedicina existentes.

Este informe es una contribución importante a la comprensión de las implicaciones de la IA generativa, y se anticipa que se publicará un análisis cualitativo más profundo sobre su uso en la educación superior más adelante en el año.

Una herramienta de IA reduce en un 26% las muertes inesperadas en el hospital

Lauren Pelley, «AI Tool Cuts Unexpected Deaths in Hospital by 26%, Canadian Study Finds», CBC News, 16 de septiembre de 2024, https://www.cbc.ca/news/health/ai-health-care-1.7322671.

Un estudio realizado en el Hospital St. Michael’s de Toronto ha revelado que una herramienta de inteligencia artificial (IA), denominada Chartwatch, ha logrado reducir en un 26% las muertes inesperadas de pacientes hospitalizados.

El uso de IA en la medicina ha generado tanto entusiasmo como preocupación en los últimos años. Aunque herramientas como Chartwatch están demostrando su valor en la atención clínica, el avance de la IA también ha sido objeto de críticas en otras áreas, como la generación de contenido académico o el uso de tecnologías de reconocimiento de voz y vídeo. En el ámbito de la salud, sin embargo, la IA parece tener un futuro prometedor.

Así, diversos equipos de investigación, incluidas empresas privadas, están explorando formas de utilizar la IA para la detección precoz del cáncer. Algunos estudios sugieren que tiene potencial para detectar la hipertensión con sólo escuchar la voz de alguien; otros muestran que podría escanear patrones cerebrales para detectar signos de conmoción cerebral.

Un estudio de un año y medio de duración sobre Chartwatch, publicado el lunes en la revista Canadian Medical Association Journal, descubrió que el uso del sistema de IA provocó un sorprendente descenso del 26% en el número de muertes inesperadas entre los pacientes hospitalizados.

Chartwatch es un sistema de alerta temprana que monitorea más de 100 indicadores de los registros médicos de los pacientes, como signos vitales y resultados de análisis de laboratorio. El sistema genera predicciones horarias sobre posibles deterioros en la salud del paciente, lo que permite al equipo médico intervenir antes de que la situación empeore.

El estudio, realizado en la unidad de medicina interna general del hospital, abarcó más de 13.000 ingresos y mostró resultados notables en la mejora de la atención y la prevención de muertes inesperadas. En otras áreas del hospital donde no se utilizó Chartwatch, no se observó una reducción similar.

Chartwatch mide unos 100 datos de la historia clínica del paciente que actualmente se recogen de forma rutinaria en el proceso asistencial. Trabajando en segundo plano junto a los equipos clínicos, la herramienta supervisa cualquier cambio en el historial médico de alguien y hace una predicción dinámica cada hora sobre si es probable que ese paciente se deteriore en el futuro.

Nuevos estudios sugieren que la IA es muy prometedora en la detección del cáncer de mama. Eso puede significar que alguien se ponga más enfermo, que necesite cuidados intensivos o incluso que esté al borde de la muerte, lo que da a médicos y enfermeras la oportunidad de intervenir. En algunos casos, esas intervenciones consisten en aumentar el nivel de tratamiento para salvar la vida o proporcionar cuidados paliativos en situaciones en las que no es posible rescatar al paciente.

Desarrollado por Unity Health Toronto desde 2017 y lanzado en 2020, Chartwatch complementa el juicio clínico, mejorando la capacidad del personal de anticipar crisis y actuar a tiempo. Chartwatch complementa el criterio de los médicos y mejora los resultados para los pacientes frágiles, ayudando a evitar más muertes súbitas y potencialmente evitables.. Los investigadores destacan que, si bien los resultados son prometedores, aún se necesita replicar el estudio en otros hospitales y contextos para validar su eficacia en diversas situaciones.

Se subraya que Chartwatch no reemplaza el trabajo del personal médico, pero sí les proporcionarán herramientas adicionales para mejorar la toma de decisiones y optimizar el cuidado de los pacientes. Esto es especialmente relevante en un momento en que el sistema de salud enfrenta grandes presiones, desde la creciente demanda de atención médica hasta la falta de recursos humanos.