Nueva herramienta de IA podría ayudar a los pacientes de UCI a obtener la nutrición que necesitan

Los pacientes en estado crítico que requieren ventilación mecánica con frecuencia no reciben una nutrición adecuada, sobre todo durante los primeros días en la unidad de cuidados intensivos.

Un estudio reciente sugiere que la inteligencia artificial (IA) podría ayudar a los médicos a identificar este problema de forma anticipada.

Investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, en Nueva York, informaron que una herramienta basada en IA logró predecir qué pacientes conectados a ventiladores tenían mayor riesgo de presentar desnutrición durante su primera semana en la UCI.

Los resultados fueron publicados el 17 de diciembre en la revista Nature Communications.

“Un número importante de pacientes con ventilación mecánica en la UCI no recibe la nutrición necesaria durante esa primera semana tan crítica”, señaló el coautor principal del estudio, el doctor Ankit Sakhuja, profesor asociado de inteligencia artificial, salud humana y medicina en Mount Sinai.

“Sus requerimientos cambian con rapidez y es fácil que queden rezagados”, añadió en un comunicado.

El equipo desarrolló un programa de IA denominado NutriSighT, el cual analiza datos habituales de la UCI —como signos vitales, resultados de laboratorio, medicamentos y registros de alimentación— para estimar el riesgo nutricional de cada paciente.

El sistema actualiza sus predicciones cada cuatro horas, lo que permite al personal médico seguir la evolución conforme cambia el estado clínico del paciente.

Al analizar información de unidades de cuidados intensivos en Estados Unidos y Europa, los investigadores encontraron que la subalimentación era frecuente.

Entre el 41% y el 53% de los pacientes recibían menos nutrición de la necesaria al tercer día con ventilación mecánica. Para el séptimo día, entre el 25% y el 35% continuaban en esa situación.

El modelo de IA también identificó los factores que más influyen en el riesgo de subalimentación, como la presión arterial, los niveles de sodio y el grado de sedación. Esta claridad, señalaron los investigadores, podría facilitar ajustes oportunos en los planes de alimentación.

“La relevancia de estos hallazgos radica en que, por primera vez, podríamos identificar desde etapas tempranas qué pacientes corren riesgo de recibir una nutrición insuficiente durante su estancia en la UCI y personalizar su atención”, explicó el coautor principal, el doctor Girish Nadkarni, director de IA del sistema de salud Mount Sinai.

“El objetivo final es proporcionar la cantidad adecuada de nutrición al paciente correcto en el momento oportuno, lo que podría favorecer la recuperación y mejorar los resultados en personas gravemente enfermas, además de sentar las bases para una atención más personalizada”, añadió.

Los investigadores enfatizaron que la herramienta no pretende reemplazar a médicos ni a nutriólogos, sino funcionar como un sistema de alerta temprana que apoye la toma de decisiones clínicas.

Como siguiente paso, el equipo planea evaluar si el uso de esta IA en tiempo real mejora la recuperación de los pacientes y analizar cómo podría integrarse en los historiales clínicos electrónicos.

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