El análisis predictivo en la atención médica puede ayudar a detectar los primeros signos de deterioro del paciente en una unidad de cuidados intensivos (UCI) y en los servicios de hospitalización, identificar a los pacientes en riesgo desde sus hogares para prevenir los reingresos hospitalarios y prevenir el tiempo de inactividad evitable del equipo médico. Los médicos siempre hemos tenido que tomar decisiones sin certeza absoluta, pero con el avance de la analítica predictiva en la atención de la salud, estas decisiones pueden estar mejor fundamentadas. El análisis predictivo tiene como objetivo alertar a los profesionales de la salud y cuidadores de la probabilidad de que se produzcan eventos y desenlaces antes de que pasen, lo que ayuda a prevenir y tratar oportunamente potenciales problemas de salud. Impulsados por el auge de la Inteligencia Artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT), ahora contamos con algoritmos que se pueden alimentar con datos históricos y en tiempo real para hacer predicciones significativas. Estos algoritmos predictivos se pueden utilizar tanto para apoyar la toma de decisiones clínicas para pacientes individuales, como para fundamentar intervenciones a nivel de cohortes o de poblaciones específicas. A continuación, presentamos tres ejemplos de análisis predictivos usados en la atención médica hoy en día: <h3>1.Detectar indicios tempranos de deterioro de un paciente en la UCI y en turnos en general </h3>Desde la aparición del SARS-CoV-2, el número de pacientes que requieren atención aguda en la UCI ha aumentado, y alimentado aún más la necesidad de tecnología para ayudar a los cuidadores en la toma rápida de decisiones. A medida que los signos vitales de los pacientes son monitoreados y analizados continuamente, los algoritmos predictivos pueden ayudar a identificar a los pacientes que es más probable que requieran una intervención urgente en los próximos 60 minutos. Del mismo modo, el análisis predictivo puede estimar la probabilidad de que los pacientes tengan un riesgo de muerte o de reingreso en un plazo de 48 horas en caso de ser dados de alta de la UCI. Esto ayuda al médico a decidir qué pacientes pueden ser dados de alta. Estos algoritmos predictivos ahora también se implementan en entornos de tele-UCI, en la que los pacientes son monitoreados remotamente por intensivistas y personal de enfermería de cuidados intensivos que están en contacto constante con los equipos clínicos de cabecera. Además, el análisis predictivo puede ayudar a detectar signos de alerta temprana de eventos adversos en los servicios de hospitalización general, en los que el deterioro de los pacientes a menudo pasa desapercibido durante períodos prolongados de tiempo. Con este enfoque, algunos hospitales que lo han implementado han reportado una reducción de los eventos adversos en un 35 % y una reducción del paro cardíaco de más del 86 %.<h3>2. Atención médica predictiva a los pacientes ambulatorios en riesgo</h3>El análisis predictivo está demostrando su valor no solo en entornos hospitalarios (virtuales), sino también en casa, evitando que los pacientes necesiten recibir cuidados agudos. Muchos pacientes son dados de alta sin un monitoreo de salud a largo plazo, lo que los deja en riesgo de sufrir eventos adversos y reingresos hospitalarios que podrían haberse evitado de seguir las medidas preventivas adecuadas. El análisis predictivo puede combinar datos de múltiples fuentes, incluidos los registros médicos electrónicos de los hospitales, los colgantes detectores de caídas y el uso histórico de los servicios de alerta médica, para identificar a los adultos mayores en riesgo de necesitar un transporte de emergencia en los próximos 30 días. Esto le permite comunicarse a los proveedores de atención médica con un adulto mayor incluso antes de que ocurra una caída u otra complicación, y evitar reingresos hospitalarios y así poder reducir los costos de transporte, cuidados agudos y rehabilitación.<h3>3.Identificar las necesidades de mantenimiento de los equipos médicos antes de que se generen</h3>Ciertos componentes de equipos médicos, como los escáneres de resonancia magnética nuclear (RMN), se desgastan por uso regular con el pasar del tiempo. Si se puede predecir cuándo se necesita reemplazar un componente, se puede programar el mantenimiento en un momento en que el equipo no se esté usando (por ejemplo, de noche), y minimizar las interrupciones no programadas al flujo de trabajo que afectan tanto a los proveedores de atención médica como a los pacientes. Los sensores de un escáner de RMN pueden transmitir datos técnicos para la supervisión y análisis remoto proactivos, e indicar problemas técnicos inminentes con una alerta temprana para el reemplazo de partes o la reparación oportuna. <h3>Conclusión</h3>Dado su potencial para hacer más proactiva la prestación de la atención médica y el mantenimiento de equipos, se espera una mayor adopción de los análisis predictivos en la práctica médica.  Otras áreas de aplicación incluyen predecir y prevenir la inasistencia a las citas médicas para una programación de pacientes más eficiente, y en la modelación y administración de los flujos de pacientes en todo el hospital para una asignación óptima del personal y de los recursos. A pesar de la información que puedan tener los algoritmos predictivos, su impacto se basa en el  uso adecuado por expertos en la materia, médicos, enfermeras e ingenieros, que saben sopesar probabilidades en el contexto único de un paciente o en el entorno de la atención médica. Los datos pueden ayudar a fundamentar las decisiones, pero siguen siendo las personas quienes las toman al final de día.   También le puede interesar: <a href="https://www.docred.com/articulos/articulo-medico-exploraciones-3-d-composicion-corporal" target="_self">Exploraciones 3-D: ¿Predictoras de síndrome metabólico y actividad física?</a>

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3 Ejemplos de Análisis Predictivo en la Atención Médica

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