La inteligencia artificial empieza a ganar espacio en entornos hospitalarios de alta complejidad como la UCI. En este contexto, HLA Universitario Moncloa, en Madrid, y la Universidad Europea desarrollan un proyecto conjunto para aplicar esta tecnología a la medicina intensiva y avanzar hacia una atención más predictiva, personalizada y basada en datos.
La iniciativa busca mejorar la seguridad del paciente crítico mediante una UCI más conectada, capaz de integrar información procedente de dispositivos, sensores y sistemas clínicos. Para ello, el hospital ha desplegado una infraestructura propia en la unidad, con un servidor local que centraliza los datos relacionados con la evolución de los pacientes.
El proyecto, denominado ‘Inteligencia Artificial y Seguridad en el Paciente Crítico’, está promovido por el grupo IASalud, dirigido por el Dr. Juan José Beunza, catedrático de Salud Pública y Educación Interprofesional de la Universidad Europea. También participan el Dr. Samuel González, responsable clínico en medicina intensiva de HLA Universitario Moncloa, y el Dr. José Luis Lafuente, docente de la UEM y responsable del desarrollo tecnológico e integración IoMT.
Datos clínicos, alertas tempranas y apoyo al equipo asistencial
En esta primera fase, la infraestructura permite recoger datos vinculados a la monitorización térmica, la detección de eventos adversos, la vigilancia de infecciones, el control del gasto urinario, el seguimiento glucémico y la revisión de historias clínicas. Toda la información se centraliza aplicando criterios de seguridad, pseudoanonimización y protección de datos.
El Dr. Samuel González ha explicado que el valor del proyecto no reside únicamente en cada tecnología por separado, sino en la infraestructura que se está construyendo para conectarlas y generar un conocimiento clínico más completo del paciente. “El valor del proyecto no está solo en cada tecnología por separado, sino en la infraestructura que se está construyendo para que todas ellas puedan conectarse y generar un conocimiento clínico más completo del paciente”, ha señalado.
Desde HLA Universitario Moncloa destacan que el objetivo es pasar de proyectos aislados a un ecosistema inteligente de datos clínicos. En este sentido, recuerdan que la UCI genera una enorme cantidad de información cada minuto y que el reto está en convertir esos datos en señales útiles, interpretables y accionables.
La segunda fase incorporará sistemas de inteligencia artificial multitarea, diseñados para analizar distintas fuentes clínicas, identificar patrones, generar alertas tempranas y apoyar al equipo asistencial. El objetivo es avanzar hacia una arquitectura multisistema que pueda predecir eventos clínicos del paciente crítico a partir de la información recogida en la UCI.
El proyecto no busca sustituir al profesional sanitario, sino ofrecer una herramienta de apoyo para mejorar la visión global de la evolución del paciente. Según ha señalado el Dr. Juan José Beunza, “la IA debe actuar como un sistema de ayuda, no como un reemplazo”.
Beunza ha añadido que el objetivo es que los profesionales dispongan de herramientas que les permitan anticiparse, priorizar mejor y reducir la carga operativa en un entorno tan complejo como la UCI. Para el especialista, el proyecto se encuentra en una fase decisiva centrada en construir los cimientos tecnológicos, clínicos y éticos de una UCI aumentada por inteligencia artificial.
“Es pronto para hablar de resultados definitivos, pero cada sensor conectado, cada protocolo validado y cada dato estructurado nos acerca a una medicina intensiva más segura, personalizada, anticipativa y eficiente”, ha concluido el Dr. Juan José Beunza.