La nutrición adecuada es un factor decisivo en la evolución de pacientes hospitalizados en terapia intensiva. En la Unidad de Cuidados Intensivos, muchos pacientes críticos no cubren sus requerimientos energéticos durante los primeros días de estancia. Ese periodo resulta clave para la recuperación clínica. En enero, investigaciones recientes en Estados Unidos apuntan a que la inteligencia artificial puede ayudar a detectar estos riesgos de forma temprana.
En entornos clínicos complejos, la subalimentación suele pasar desapercibida hasta que ya impacta en el estado general del paciente. Factores como la ventilación mecánica, la inestabilidad metabólica y los cambios constantes en el tratamiento dificultan una evaluación continua. Contar con herramientas predictivas permite intervenir antes de que el problema se agrave.
Cómo la IA apoya la nutrición en cuidados intensivos
Investigadores de la Icahn School of Medicine at Mount Sinai desarrollaron un modelo de inteligencia artificial que analiza datos clínicos rutinarios para identificar pacientes en riesgo nutricional. El sistema evalúa signos vitales, resultados de laboratorio, uso de medicamentos y registros de alimentación. Las estimaciones se actualizan varias veces al día.
Esta tecnología funciona como apoyo al juicio clínico y no como sustituto. Las alertas tempranas facilitan ajustes oportunos en las estrategias de alimentación. Además, el modelo muestra qué variables influyen en cada predicción, lo que ayuda a personalizar las intervenciones.
Estudios clínicos recientes indican que entre cuatro y cinco de cada diez pacientes con ventilación mecánica presentan subalimentación en los primeros días de ingreso. En enero, el uso de inteligencia artificial se perfila como una herramienta clave para reducir ese porcentaje y mejorar la calidad del cuidado nutricional en cuidados intensivos.
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