La IA que salva vidas: detecta infecciones con solo una imagen

Una sola imagen podría marcar la diferencia entre la vida y la muerte. Esa es la idea central detrás de una innovadora herramienta creada por la Mayo Clinic, la cual emplea inteligencia artificial (IA) para detectar infecciones en heridas quirúrgicas mediante fotografías enviadas por los propios pacientes.

Este avance, publicado en Annals of Surgery, representa un cambio significativo en la atención postoperatoria, ya que permite supervisar de manera remota, rápida y precisa el estado de las incisiones, algo especialmente útil ante el aumento de cirugías ambulatorias y seguimientos virtuales.

Gracias a sofisticados algoritmos entrenados con miles de imágenes clínicas, el sistema es capaz de identificar tanto las incisiones quirúrgicas como los primeros signos de infección. De acuerdo con Mayo Clinic, esta herramienta no solo optimiza el diagnóstico, sino que también puede evitar complicaciones graves al detectar problemas a tiempo.

Una IA que supervisa heridas quirúrgicas a distancia

El desarrollo de este sistema de inteligencia artificial estuvo a cargo de investigadores de la Mayo Clinic, quienes crearon un modelo basado en Vision Transformer. Este opera en dos fases: primero identifica si la imagen contiene una incisión quirúrgica, y luego evalúa si hay señales de infección. De esta manera, se descartan imágenes irrelevantes y se da prioridad a las que requieren atención médica.

Mayo Clinic explicó que la IA fue entrenada con más de 20,000 imágenes provenientes de más de 6,000 pacientes tratados en nueve de sus hospitales. Esta amplia base de datos ayudó al sistema a aprender patrones visuales comunes en heridas e infecciones, mejorando su capacidad para aplicarse en distintos contextos clínicos.

Resultados prometedores: precisión y utilidad práctica

La investigación reveló que el sistema logró una precisión del 94% para detectar incisiones y un 81% de área bajo la curva (AUC) al identificar infecciones. Estos indicadores sugieren que la herramienta puede ser efectiva para clasificar imágenes según su urgencia, lo que permitiría a los médicos concentrarse en los casos más críticos y reducir tiempos de respuesta.

Cornelius Thiels, cirujano oncólogo de Mayo Clinic y coautor principal del estudio, señaló que este proceso, que normalmente realiza el personal clínico, es demandante y puede generar demoras en la atención. Según él, el modelo de IA puede optimizar esta tarea, facilitando una detección temprana y mejorando la comunicación entre pacientes y médicos.

Hala Muaddi, autora principal del trabajo, resaltó que este tipo de tecnología es especialmente valiosa ahora que los procedimientos ambulatorios y las consultas virtuales son más frecuentes. Para los pacientes, representa una forma de obtener tranquilidad o advertencias tempranas; y para los profesionales, una manera eficaz de asignar recursos clínicos, sobre todo en áreas rurales o con escasez de especialistas.

Por su parte, Hojjat Salehinejad, otro de los autores del estudio, manifestó su esperanza de que este tipo de herramientas transforme de forma profunda la manera en que se realiza el seguimiento quirúrgico.

Impacto en la atención médica y en la equidad

La implementación de este sistema podría revolucionar la atención postoperatoria, ofreciendo diagnósticos más rápidos y mejorando la recuperación domiciliaria de los pacientes. También podría ayudar a reducir costos médicos y prevenir infecciones que, de no tratarse a tiempo, derivan en tratamientos más agresivos y costosos.

Una ventaja importante es su potencial uso en regiones con menos acceso a servicios médicos. La doctora Muaddi indicó que la capacidad del sistema para priorizar automáticamente los casos permite centrar los esfuerzos clínicos donde más se necesitan, lo que mejora la equidad en el cuidado de la salud.

Además, el estudio demostró que el modelo funcionó de forma consistente en diferentes poblaciones, lo que aborda las preocupaciones sobre sesgos en el uso de inteligencia artificial en medicina.

Aunque los resultados son alentadores, los investigadores enfatizan que la herramienta aún debe validarse en escenarios clínicos reales antes de su uso generalizado. Actualmente se están realizando estudios prospectivos para evaluar su efectividad en la práctica quirúrgica cotidiana.

Con la validación adecuada, esta tecnología podría convertirse en un recurso clave para detectar infecciones postoperatorias y alertar rápidamente al personal médico. Incluso, en el futuro, podría ser capaz de identificar señales sutiles de infección antes de que sean evidentes, anticipando tratamientos y mejorando los resultados para los pacientes.