Avances en la atención a pacientes mayores con multimorbilidad
El ingreso hospitalario puede ser un proceso abrumador para cualquier paciente, pero para las personas mayores que enfrentan múltiples enfermedades crónicas, conocido como multimorbilidad, los riesgos se amplifican. Las complicaciones asociadas, como las úlceras por presión, el dolor y el delirio, conforman lo que se denomina ‘tríada UDD’. Estos factores no solo deterioran la calidad de vida de los pacientes, sino que también aumentan significativamente la duración de la estancia hospitalaria y la tasa de mortalidad.
Con el objetivo de mitigar estos problemas, un grupo de investigación multidisciplinar ha desarrollado una regla de predicción clínica utilizando técnicas de Inteligencia Artificial. Este avance fue anunciado por el Instituto de Biomedicina de Málaga (Ibima) a través de un comunicado oficial. El equipo está compuesto por destacados expertos, entre ellos José Miguel Morales Asencio, catedrático de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad de Málaga, y Marta Aranda, enfermera del Distrito Sanitario Costa del Sol, quien lidera la fase clínica del estudio.
Un enfoque i
ovador en la predicción de complicaciones
El estudio, que se llevó a cabo en colaboración con el Hospital Universitario Costa del Sol, ha sido reconocido por su simplicidad y rapidez en la aplicación. Tradicionalmente, la previsión de eventos adversos en entornos de urgencias ha sido complicada debido a la falta de tiempo y a la complejidad de los métodos existentes. Tras un análisis inicial de hasta 43 variables diferentes, los investigadores utilizaron técnicas avanzadas de aprendizaje automático para simplificar el modelo, identificando solo tres indicadores clave que resultan decisivos para la prevención de complicaciones.
Al enfocarse únicamente en estos tres elementos, el sistema demuestra una precisión del 91% y una capacidad de discriminación que supera a los métodos convencionales. Esta eficiencia es crucial en situaciones de urgencia, donde cada segundo cuenta.
Implementación de una herramienta accesible para profesionales de la salud
Los tres factores identificados que deben ser evaluados por los profesionales son: los cambios bruscos en el estado mental del paciente, que pueden indicar delirio; el nivel de dolor, medido a través de una escala numérica; y la capacidad de comunicación del paciente, que permite determinar su vulnerabilidad en un entorno de urgencias. José Miguel Morales Asencio ha destacado que la simplificación del modelo a solo tres predictores facilita su uso en situaciones de alta presión asistencial.
Además del hallazgo teórico, el equipo ha desarrollado un prototipo de aplicación web accesible desde dispositivos móviles, tabletas y ordenadores. Esta herramienta permite a los profesionales de la salud registrar al paciente y obtener de inmediato una estimación del riesgo de complicaciones durante la hospitalización. La aplicación ha sido probada por 21 expertos sanitarios en Málaga, quienes han valorado su facilidad de uso y su utilidad en la monitorización diaria de los pacientes.
El objetivo final es integrar esta tecnología en la práctica clínica habitual, permitiendo personalizar los cuidados desde el primer momento y evitando la aparición de complicaciones como las úlceras por presión o el delirio. Este proyecto ha recibido financiación del Ministerio de Ciencia e I
ovación y de la Consejería de Sanidad, Presidencia y Emergencias de la Junta de Andalucía, posicionando a Málaga como un referente en salud digital y en el manejo de la cronicidad.