Una reciente investigación realizada por la Universidad Católica San Antonio de Murcia (UCAM) ha revelado importantes hallazgos sobre el comportamiento de los pacientes tras recibir atención en servicios de urgencias. Este estudio, dirigido por los doctores Juan José Hernández y Horacio Pérez, ha dado un paso significativo en el ámbito de la salud mediante el desarrollo de una metodología innovadora que utiliza Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático.

La propuesta de la UCAM se alinea con las necesidades actuales del sistema de salud, presentando una capacidad notable para predecir con un 95% de precisión las recaídas en pacientes atendidos en urgencias dentro de la Región de Murcia. Este avance es un claro ejemplo de cómo la tecnología puede integrarse en la atención médica para fomentar una mejor gestión de los recursos sanitarios.

Los investigadores han sintetizado datos proporcionados por el Servicio Murciano de Salud (SMS), concluyendo que aproximadamente el 7% de los pacientes que cumplan con ciertas características, según los parámetros de su algoritmo, necesitarán regresar a los servicios de urgencias en el plazo de un mes tras haber recibido el alta médica. Esta estadística podría tener un impacto significativo en la planificación y asignación de recursos en los hospitales de la región.

Además de predecir recaídas en grupo, el sistema tiene la capacidad de evaluar el riesgo individual de cada paciente, ofreciendo análisis detallados que podrían ser vitales para la intervención temprana en casos de alta vulnerabilidad. Esta dimensión personalizada del modelo reitera la importancia de tomar en cuenta la singularidad de cada paciente en la toma de decisiones médicas.

La herramienta se fundamenta en un conjunto amplio de datos que incluye variables clínicas y demográficas. Aspectos tales como las intervenciones realizadas durante la hospitalización, los momentos de admisión y alta, el historial médico anterior, e incluso factores como el código postal, género, edad, hábitos de tabaquismo y consumo de alcohol, se han incorporado en el estudio. Esta rica mezcla de información permite destacar patrones que pueden ser determinantes en el riesgo de recaída, un enfoque que podría transformar la manera en que se gestionan los casos en urgencias.

Los Grupos de Investigación UITA, BIO-HPC e Hydro MRLab han sido los encargados de desarrollar esta herramienta, que se encuentra ahora disponible para el SMS y cualquier otro servicio de salud que desee implementarla con el objetivo de optimizar la atención sanitaria y mejorar los resultados para los ciudadanos. Este tipo de colaboración entre la academia y los cuerpos de salud pública no solo fortalece la investigación científica, sino que también proporciona soluciones efectivas para los retos actuales que enfrenta la sanidad pública.