Un innovador proyecto de investigación está llevando adelante el académico del Instituto de Estadística, Juan Zamora, junto a un grupo de estudiantes de posgrado de la Universidad, en colaboración con el Hospital de Puerto Montt. La iniciativa busca construir modelos predictivos basados en Inteligencia Artificial que permitan anticipar el riesgo de mortalidad en pacientes que se encuentran hospitalizados en la Unidad de Cuidados Intensivos.
Actualmente, el equipo se encuentra en una fase preliminar de construcción de modelos a partir de información clínica recolectada en el recinto hospitalario. La investigación apunta a que, en el futuro, estas herramientas tecnológicas puedan transformarse en un apoyo para el personal de salud, aportando una mirada complementaria en la toma de decisiones en contextos de alta complejidad.
“El trabajo con IA permite procesar datos de gran volumen, como el texto clínico, y entregar luces sobre situaciones o resultados que no siempre son evidentes para los profesionales del área. Es un soporte que ayuda a observar o confirmar partes del fenómeno que el médico no puede ver tan fácilmente y que la tecnología ayuda a evidenciar”, explicó Zamora, quien es Doctor en Ciencias de la Ingeniería Informática.
Un aspecto central del proyecto es que los datos recolectados corresponden a información local en español, algo poco habitual en este tipo de estudios, que muchas veces se sustentan en bases extranjeras o en inglés. Para el investigador, esto constituye un valor adicional: “Los registros que estamos utilizando recogen no solo las patologías de los pacientes que ingresan a la UCI, sino también particularidades de nuestra cultura y lenguaje en los diagnósticos. Eso le da un carácter inédito, porque no ha sido abordado antes desde el contexto chileno”.
Desafíos y aprendizajes en terreno
El trabajo en el Hospital de Puerto Montt ha significado un esfuerzo importante en la recolección de datos clínicos y en el diálogo interdisciplinario.
“Recolectar información es una tarea ardua y extensa. Además, ha sido un desafío establecer un lenguaje común con los profesionales de la salud, considerando que venimos de disciplinas como la ingeniería, la estadística o las matemáticas. Ha sido un proceso largo de aprendizaje para comunicarnos y avanzar juntos”, señaló.
Impacto futuro en salud pública
Si bien la investigación se encuentra en etapas iniciales, el académico apunta a que sus resultados puedan tener un alcance más amplio en el futuro, contribuyendo al diseño de políticas públicas en salud. “Aunque hoy no tiene un impacto directo en la gestión sanitaria, creemos que estos modelos pueden servir para generar conciencia respecto al valor del acceso a datos clínicos y cómo estos pueden ayudar a mejorar la atención en la salud pública. Ese es el impacto que nos gustaría que este trabajo tuviera a futuro”, afirmó.
Con esta investigación, la PUCV reafirma su compromiso con la innovación y la transferencia de conocimiento en beneficio de la sociedad, contribuyendo al desarrollo de herramientas tecnológicas que buscan apoyar el trabajo clínico y fortalecer la salud en Chile.
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