La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la atención sanitaria es cada vez más relevante, y un campo en el que puede ser especialmente útil es en la gestión de hospitales. En particular, la predicción de ingresos hospitalarios en pacientes con insuficiencia cardiaca congestiva (IC) es un área de gran interés, ya que puede ayudar a reducir la carga tanto para los pacientes como para el sistema sanitario.
Un estudio reciente examinó 23 estudios que utilizaron métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para predecir la hospitalización en pacientes con IC. Los resultados mostraron que los algoritmos de IA pueden predecir con éxito el (re)ingreso hospitalario a los 30 días, con valores de área bajo la curva (AUC) que oscilan entre 0,61 y 0,79. También se demostró que los algoritmos pueden predecir el ingreso hospitalario en periodos de tiempo más largos, de 6 meses a 3 años, con un AUC que oscila entre 0,65 y 0,78.
Estos resultados indican que la IA puede desempeñar un papel clave en la gestión de hospitales al predecir con precisión el ingreso hospitalario, lo que permite a los médicos y al personal del hospital planificar mejor los recursos y ofrecer una intervención oportuna. Además, la implementación de algoritmos de IA para la gestión de pacientes con IC puede ayudar a reducir la carga financiera en el sistema sanitario al reducir la cantidad de ingresos hospitalarios no planificados.
En conclusión, la aplicación de la IA en la predicción de ingresos hospitalarios en pacientes con IC tiene el potencial de mejorar significativamente la gestión de hospitales y reducir la carga tanto para los pacientes como para el sistema sanitario. Es necesario seguir investigando y mejorando los modelos actuales para asegurar su aplicabilidad clínica en el futuro.