Inteligencia artificial chilena podría salvar vidas al de...

Cada invierno, miles de adultos mayores en Chile terminan hospitalizados por neumonía, una enfermedad que sigue siendo una de las principales causas de muerte en este grupo etario. Ahora, un equipo de investigadores de la Universidad Santo Tomás podría cambiar la forma en que los médicos enfrentan esta realidad: desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar, desde el momento del ingreso hospitalario, qué pacientes tienen mayor probabilidad de fallecer durante su estadía.

La herramienta no reemplaza al médico ni al equipo de salud, pero sí les entrega información clave para anticiparse. En un sistema de salud donde las camas y los recursos son limitados, contar con una alerta objetiva y temprana puede marcar la diferencia entre una intervención oportuna y una reacción tardía.

Más allá de la edad: la fragilidad como factor clave

Uno de los aspectos más innovadores del modelo es que incorpora el concepto de fragilidad, una variable clínica que mide las reservas físicas y fisiológicas de una persona. Según la Dra. Yeny Concha Cisternas, directora del Magíster en Gerontología Clínica Interdisciplinar de la Universidad Santo Tomás y parte del equipo investigador, este enfoque permite una mirada más precisa sobre quién está realmente en riesgo:

«Dos pacientes pueden tener la misma edad, pero reservas fisiológicas muy distintas. Al incorporar la fragilidad, el modelo permite mirar la vulnerabilidad del paciente de una forma más integral», explica la académica.

Esto tiene implicancias directas para el día a día de los hospitales chilenos. Un adulto mayor de 75 años activo y sin enfermedades crónicas no enfrenta el mismo riesgo que uno de la misma edad con movilidad reducida y múltiples patologías, aunque ambos lleguen con el mismo diagnóstico. La IA, al considerar estas diferencias, entrega una evaluación más justa y personalizada del peligro real.

Entre los beneficios concretos que podría aportar esta tecnología se encuentran:

Detección temprana de pacientes en situación crítica antes de que su estado empeore.
Mejor organización de los recursos hospitalarios, especialmente en temporadas de alta demanda respiratoria.
Apoyo objetivo a los equipos médicos para tomar decisiones clínicas más informadas.
Mayor equidad en la atención, al reducir la dependencia de criterios subjetivos.

Chile tiene uno de los procesos de envejecimiento más acelerados de América Latina. Según proyecciones del Instituto Nacional de Estadísticas, hacia 2050 más de un cuarto de la población tendrá 60 años o más. En ese contexto, herramientas como esta no solo son útiles hoy: se vuelven estratégicas para el sistema de salud del futuro.

El modelo desarrollado por la Universidad Santo Tomás aún no está implementado de forma masiva en hospitales, pero representa un paso concreto hacia una medicina más predictiva, eficiente y centrada en las personas.