{"id":292108,"date":"2026-05-04T22:27:33","date_gmt":"2026-05-05T02:27:33","guid":{"rendered":"https:\/\/tierramarillano.cl\/?p=292108"},"modified":"2026-05-04T22:27:33","modified_gmt":"2026-05-05T02:27:33","slug":"inteligencia-artificial-que-puede-advertir-complicaciones-clinicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tierramarillano.cl\/newweb\/2026\/05\/04\/inteligencia-artificial-que-puede-advertir-complicaciones-clinicas\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial que puede advertir complicaciones cl\u00ednicas \u00a0"},"content":{"rendered":"<div class=\"elementToProof\">\n<div class=\"elementToProof\"><b>Dr. Fredy Barriga Gallegos<\/b><\/div>\n<div class=\"elementToProof\"><b>Instituto de Investigaci\u00f3n del Cuidado en Salud<\/b><\/div>\n<div class=\"elementToProof\"><b>Universidad Andr\u00e9s Bello<\/b><\/div>\n<\/div>\n<p>En el contexto del aumento sostenido de enfermedades respiratorias y la consecuente presi\u00f3n sobre los servicios de urgencia y hospitalizaci\u00f3n, resulta pertinente ampliar la discusi\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 del diagn\u00f3stico y tratamiento inmediato. La sobrecarga del sistema no solo tensiona la capacidad de respuesta, sino que tambi\u00e9n incrementa el riesgo de eventos adversos durante la hospitalizaci\u00f3n, especialmente en pacientes con movilidad reducida o alta dependencia.<\/p>\n<p>Entre estos eventos, las lesiones por presi\u00f3n contin\u00faan siendo una complicaci\u00f3n frecuente, costosa y, en gran medida, prevenible. Su aparici\u00f3n est\u00e1 estrechamente vinculada a factores como la inmovilidad, el uso de dispositivos m\u00e9dicos y el estado general del paciente, condiciones que se intensifican en escenarios de alta demanda asistencial.<\/p>\n<p>Los avances en inteligencia artificial ofrecen una oportunidad concreta para fortalecer la prevenci\u00f3n. Modelos basados en aprendizaje autom\u00e1tico permiten integrar m\u00faltiples variables cl\u00ednicas desde etapas tempranas de la hospitalizaci\u00f3n, identificando pacientes en riesgo antes de que se manifiesten complicaciones. Esto no solo facilita intervenciones oportunas, sino que tambi\u00e9n contribuye a una mejor asignaci\u00f3n de recursos en entornos exigidos.<\/p>\n<p>Sin embargo, el desaf\u00edo no radica en reemplazar herramientas tradicionales como la escala de Braden, ampliamente utilizada en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, sino en complementarlas. La evidencia reciente sugiere que estos instrumentos siguen siendo relevantes dentro de modelos predictivos m\u00e1s complejos, lo que abre espacio para enfoques integrados que combinen experiencia cl\u00ednica y an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n<p>Avanzar en esta direcci\u00f3n requiere no solo desarrollo tecnol\u00f3gico, sino tambi\u00e9n validaci\u00f3n en contextos reales, integraci\u00f3n en los sistemas de salud y una discusi\u00f3n informada sobre su uso. En escenarios de alta demanda como el actual, fortalecer la prevenci\u00f3n mediante herramientas de apoyo a la decisi\u00f3n no es solo una oportunidad, sino una necesidad.<\/p>\n<div class=\"elementToProof\"><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dr. Fredy Barriga Gallegos Instituto de Investigaci\u00f3n del Cuidado en Salud Universidad Andr\u00e9s Bello En el contexto del aumento sostenido de enfermedades respiratorias y la consecuente presi\u00f3n sobre los servicios de urgencia y hospitalizaci\u00f3n, resulta pertinente ampliar la discusi\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 del diagn\u00f3stico y tratamiento inmediato. 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