Asunción, Agencia IP.- Un estudio científico internacional, con participación de investigadoras paraguayas, muestra la importancia de la inteligencia artificial para estimar la duración de la estancia hospitalaria en unidades de cuidados intensivos, lo que permite optimizar la atención en estas unidades hospitalarias.
El estudio recopiló evidencia científica de distintos países y evaluó el desempeño de modelos de inteligencia artificial para estimar la duración de la estancia hospitalaria de pacientes críticos. En este sentido, los resultados muestran que estas herramientas pueden alcanzar niveles de precisión cercanos al 90%, además de mantener un comportamiento consistente en diferentes tipos de hospitales.
Del estudio participaron la Dra. Andrea Insfrán Rivarola, investigadora categorizada en el Sistema Nacional de Investigadores (SISNI), y la Mag. Ana Pamela Arévalos, becaria del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería financiado por del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), ambas del Departamento de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA).
Las investigadoras destacan que estos avances contribuyen a mejorar la organización de los servicios de salud, ya que facilitan la planificación de recursos, optimizan el uso de camas y fortalecen la toma de decisiones médicas desde etapas tempranas del tratamiento.
El artículo titulado “Evaluación de modelos de inteligencia artificial para la predicción de la duración de la estancia en la UCI: una revisión sistemática y un metaanálisis” se publicó en la revista científica Healthcare (Switzerland), una publicación internacional de acceso abierto dedicada a la investigación en salud. Asimismo, la revista se encuentra clasificada en el cuartil Q1 (CiteScore), lo que la posiciona entre las de mayor impacto y visibilidad en su área.
La publicación muestra la importancia de la inteligencia artificial para estimar la duración de la estancia hospitalaria en unidades de cuidados intensivos. De este modo, se busca divulgar, en un lenguaje accesible, cómo estas herramientas pueden fortalecer la gestión hospitalaria, especialmente en la planificación de recursos, la disponibilidad de camas y el apoyo a la toma de decisiones médicas.
El trabajo se realizó en colaboración con instituciones de México, la Universidad Autónoma de Baja California, la Universidad Autónoma de Sinaloa y la Universidad Autónoma de San Luis Potosí.
Para acceder al artículo completo, se puede ingresar al siguiente enlace: https://www.mdpi.com/2227-9032/14/9/1131
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