Inteligencia artificial desarrollada por la UST Talca logra anticipar el riesgo de mortalidad en personas mayores con neumonía
Un equipo liderado por la Dra. Yeny Concha Cisternas y el Dr. Eduardo Guzmán Muñoz, de la Universidad Santo Tomás Talca, desarrolló un modelo de inteligencia artificial que predice el riesgo de mortalidad hospitalaria en personas mayores con neumonía, tras analizar más de 58 mil hospitalizaciones en 72 hospitales públicos del país.
La Dra. Yeny Concha Cisternas y el Dr. Eduardo Guzmán Muñoz, académicos e investigadores de la carrera de Kinesiología de la Universidad Santo Tomás Talca, lideraron una investigación que desarrolló un modelo de inteligencia artificial para predecir el riesgo de mortalidad hospitalaria en personas mayores con neumonía adquirida en la comunidad. El estudio analizó más de 58 mil hospitalizaciones de personas de 60 años o más registradas en 72 hospitales públicos de Chile, con el propósito de aportar una herramienta que apoye la toma de decisiones clínicas utilizando información ya existente en los registros hospitalarios, como edad, sexo, número de comorbilidades, duración de la hospitalización y, especialmente, el nivel de fragilidad de los pacientes.
Uno de los hallazgos más relevantes fue comprobar que la fragilidad constituye el principal factor asociado al riesgo de mortalidad, por sobre variables como la edad cronológica o el número de enfermedades crónicas, según explicó la Dra. Concha, quien destacó que dos pacientes pueden tener la misma edad pero riesgos muy distintos según su nivel de fragilidad. Los modelos de inteligencia artificial, especialmente los basados en árboles de decisión, obtuvieron una capacidad predictiva superior a la regresión logística tradicional, y el estudio incorporó una metodología de inteligencia artificial explicable (SHAP) que permite conocer qué variables influyen en cada predicción, facilitando su interpretación clínica.
La investigadora precisó que esta herramienta no busca reemplazar el juicio clínico, sino apoyar la identificación temprana de pacientes con mayor riesgo y la priorización de la vigilancia, el seguimiento y la asignación de recursos. El proyecto fue desarrollado en colaboración con especialistas de otras instituciones, entre ellos Rodrigo Yáñez, de la Universidad Andrés Bello, y Manuel Vásquez, de la Universidad Mayor. Por su parte, el Dr. Eduardo Guzmán Muñoz destacó que este trabajo representa el compromiso de la UST Talca con la generación de conocimiento aplicado a problemas reales del país y busca posicionar a la institución como líder en investigación aplicada en salud, envejecimiento e inteligencia artificial. Actualmente, el equipo trabaja en validar el modelo en nuevos pacientes y hospitales, avanzando hacia su integración gradual a los sistemas informáticos hospitalarios, siempre bajo supervisión profesional y con los resguardos éticos correspondientes.
