La Universitat Politècnica de València (UPV) lidera un estudio internacional que evalúa el impacto de la inteligencia artificial (IA) en las Unidades de Cuidados Intensivos Neonatales (UCIN), un ámbito en el que estas tecnologías están contribuyendo a mejorar el diagnóstico precoz, la monitorización avanzada y la predicción de complicaciones en recién nacidos prematuros o con patologías graves.
El trabajo ha sido coordinado por investigadores del Instituto ITACA y analiza de forma exhaustiva una década de investigación científica, revisando 41 estudios centrados en la aplicación de algoritmos de IA en el entorno clínico neonatal.
La investigación se ha desarrollado en colaboración con el Hospital Universitari i Politècnic La Fe, el IIS La Fe y la Queen Mary University of London, y ofrece un análisis detallado del estado actual de estas tecnologías, así como de los retos técnicos, metodológicos y éticos que condicionan su implantación clínica.
Avances en diagnóstico y monitorización neonatal
El estudio constata que la IA está teniendo un impacto creciente en áreas clave del cuidado neonatal, como los sistemas cardiovascular, neurológico, respiratorio e infeccioso, donde los algoritmos permiten identificar señales clínicas sutiles que pueden pasar desapercibidas mediante la evaluación convencional.
“Entre los avances más relevantes destacan la detección temprana de sepsis, la estimación de la maduración cerebral, la predicción de episodios respiratorios y la optimización de los sistemas de monitorización continua basados en señales fisiológicas, vídeo o sonido”, explican los investigadores del Instituto ITACA.
En este sentido, el responsable del grupo SABIEN y coautor del estudio, Vicente Traver, señala que las UCIN generan grandes volúmenes de datos en tiempo real y que su análisis mediante IA puede “mejorar la toma de decisiones clínicas y anticipar complicaciones, reduciendo riesgos y reforzando la atención de los recién nacidos más vulnerables”.
Retos técnicos, clínicos y éticos
Pese a los avances, la investigación identifica obstáculos relevantes que limitan la adopción generalizada de estas tecnologías. Entre ellos destacan la heterogeneidad entre pacientes, el uso de conjuntos de datos poco representativos, los posibles sesgos asociados a la monitorización no invasiva y la falta de validación externa en muchos de los estudios analizados.
El trabajo subraya también la necesidad de desarrollar modelos más fácilmente interpretables por el personal sanitario y de disponer de bases de datos amplias y de alta calidad que refuercen la robustez y la generalización de los algoritmos.
Colaboración interdisciplinar y futuro de la IA neonatal
La investigación pone de relieve la importancia de la colaboración interdisciplinar entre ingenieros, profesionales clínicos, especialistas en datos y expertos en ética para avanzar de forma segura en el uso de la IA en el ámbito neonatal.
En palabras del subdirector de ITACA, Antonio Martínez Millana, “a medida que los modelos computacionales se hacen más sofisticados y el acceso a datos de salud aumenta, el potencial de la IA para transformar la atención médica es considerable, desde el diagnóstico predictivo hasta la elaboración de planes de tratamiento personalizados”.
No obstante, advierte de que siguen siendo esenciales cuestiones como la protección de la privacidad, la validación rigurosa de los modelos y la garantía de un acceso equitativo a estas tecnologías, elementos que marcarán las líneas de investigación futura.
Hacia una neonatología más precisa y personalizada
El estudio identifica numerosas oportunidades para avanzar hacia UCIN más predictivas y eficientes, mediante la integración de datos multimodales, el desarrollo de herramientas de monitorización en tiempo real y el diseño de modelos explicables y éticamente responsables.
“Estas tecnologías representan una oportunidad decisiva para evolucionar hacia cuidados más preventivos, precisos y adaptados a las necesidades de cada recién nacido”, destaca Andrea García Montaner.
