El modelo fue elaborado a partir del análisis de más de 58.000 hospitalizaciones registradas en 72 hospitales públicos del país y sus resultados fueron publicados en la revista científica Diagnostics. La herramienta utiliza datos clínicos que ya forman parte de los registros hospitalarios, por lo que no requiere estudios adicionales ni equipamientos especiales para su funcionamiento.
Según los investigadores, el objetivo es brindar apoyo a los equipos de salud en momentos de alta demanda asistencial.
El académico e investigador Eduardo Guzmán explicó que el sistema está diseñado para detectar pacientes cuya condición podría agravarse, incluso cuando los signos de riesgo todavía no son evidentes durante una evaluación médica convencional. “Esto permitiría intensificar la vigilancia, solicitar evaluaciones especializadas o considerar oportunamente el traslado a unidades de mayor complejidad”, señaló.
Los desarrolladores aclaran que la inteligencia artificial no reemplaza el criterio médico, sino que funciona como una herramienta complementaria para mejorar la organización de los recursos y la atención de los pacientes más vulnerables.
Aunque consideran técnicamente viable su implementación en hospitales públicos, los investigadores sostienen que aún son necesarios estudios adicionales y programas piloto antes de una aplicación masiva. También remarcan la importancia de capacitar al personal sanitario y garantizar la protección de los datos de los pacientes.
Los especialistas coinciden en que el verdadero impacto de esta tecnología dependerá de que las alertas generadas por el sistema se traduzcan en intervenciones clínicas oportunas que permitan mejorar la atención y reducir complicaciones.