MARTES, 23 de diciembre de 2025 (HealthDay News) -- Los pacientes gravemente enfermos que necesitan máquinas respiratorias a menudo no reciben suficiente nutrición, especialmente durante los primeros días en cuidados intensivos.
Ahora, un nuevo estudio sugiere que la inteligencia artificial (IA) podría ayudar a los médicos a detectar ese problema antes.
Investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai en Nueva York informaron que una herramienta de IA fue capaz de predecir qué pacientes con ventiladores tendrían a estar desnutridos durante su primera semana en la UCI.
Los hallazgos se publicaron el 17 de diciembre en la revista Nature Communications.
"Demasiados pacientes con ventiladores en la unidad de cuidados intensivos (UCI) no reciben la nutrición que necesitan durante la primera semana crítica", dijo el coautor senior del estudio, el Dr. Ankit Sakhuja, profesor asociado de inteligencia artificial, salud humana y medicina en Mount Sinai.
"Sus necesidades están cambiando rápidamente y es fácil que se queden atrás", añadió Sakhuja en un comunicado de prensa.
El equipo de investigación desarrolló un programa de IA llamado NutriSighT, que analiza información rutinaria de la UCI, como signos vitales, análisis de laboratorio, medicamentos y datos de alimentación, para estimar el riesgo nutricional.
El sistema actualiza sus predicciones cada cuatro horas, permitiendo a los médicos observar los cambios a medida que cambia la condición del paciente.
Utilizando datos de UCI de Estados Unidos y Europa, los investigadores descubrieron que la falta de alimentación era bastante común.
Entre el 41% y el 53% de los pacientes estaban subalimentados al tercer día con ventilador. Para el séptimo día, entre un 25% y un 35% seguían sin recibir suficiente nutrición.
El modelo de IA también mostró qué factores influyeron en el riesgo de subalimentación: presión arterial, niveles de sodio y sedación. Los investigadores afirman que esta transparencia podría ayudar a los equipos de atención a ajustar los planes de alimentación antes.
"La importancia de los hallazgos de nuestro estudio radica en que, por primera vez, podría ser posible identificar qué pacientes están en riesgo de subalimentarse al principio de su estancia en la UCI y adaptar la atención a sus necesidades individuales", dijo el coautor principal , el Dr. Girish Nadkarni, director de IA del Mount Sinai Health System.
"En última instancia, el objetivo es proporcionar la cantidad adecuada de nutrición al paciente adecuado en el momento adecuado, lo que podría ayudar a mejorar la recuperación y los resultados en pacientes gravemente enfermos y sentar las bases para estrategias de atención más personalizadas." dijo Nadkarni.
Los investigadores subrayaron que la herramienta no está destinada a sustituir a médicos o dietistas. En cambio, podría actuar como un sistema de alerta temprana para ayudar a guiar las decisiones de cuidado.
A continuación, el equipo planea comprobar si el uso de la herramienta de IA en tiempo real mejora la recuperación del paciente y explorar cómo podría integrarse en los historiales electrónicos de salud.
Más información
Los Institutos Nacionales de Salud tienen más información sobre los riesgos nutricionales en las unidades de cuidados intensivos.
FUENTE: Mount Sinai Health System, comunicado de prensa, 22 de diciembre de 2025
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