Inteligencia artificial de Clínica Mayo revoluciona detección de infecciones quirúrgicas con 94% de precisión
Rochester, MN. – Cerca de cuatro millones de personas sufren cada año una infección nosocomial dentro de la Unión Europea, causando aproximadamente 37,000 muertes anuales, muchas de ellas por infecciones del sitio quirúrgico que siguen representando un grave problema en la atención posoperatoria, especialmente con el aumento de cirugías ambulatorias y seguimientos virtuales.
Frente a este desafío, investigadores de la Clínica Mayo han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que analiza imágenes de heridas enviadas por pacientes para detectar signos de infección y priorizar los casos que requieren atención clínica inmediata. El sistema, que utiliza la arquitectura Vision Transformer, fue entrenado con más de 20,000 imágenes de cerca de 6,000 pacientes de nueve hospitales de la institución.
La Dra. Hala Muaddi, primera autora del estudio publicado en Annals of Surgery, destacó que «este trabajo sienta las bases para una atención posoperatoria asistida por IA, lo cual puede transformar la forma en que se monitorea a los pacientes posoperatorios». Agregó que «para los pacientes, esto podría significar una mayor tranquilidad o la identificación temprana de un problema. Para los médicos, ofrece una manera de priorizar la atención a los casos que más la necesitan, especialmente en entornos rurales o con recursos limitados».
El modelo de dos etapas demostró un 94% de precisión en identificar incisiones quirúrgicas y evaluar signos de infección, funcionando como herramienta de cribado que alerta a médicos sobre imágenes preocupantes. Los investigadores destacan su rendimiento consistente en diversos grupos de pacientes, abordando preocupaciones sobre sesgo algorítmico.
Actualmente se realizan estudios prospectivos para evaluar la integración del sistema en la atención quirúrgica rutinaria, con el objetivo de facilitar diagnósticos más rápidos, reducir complicaciones y optimizar recursos en entornos con limitaciones de acceso a servicios médicos especializados.
