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17 Noviembre 2022

Inteligencia artificial en el trabajo de parto

Uso de algoritmos podría ofrecer a médicos y matronas una guía contundente para tomar decisiones clínicas en pabellón.

Un grupo de científicos de la Clínica Mayo de Rochester en Estados Unidos descubrió que el uso de algoritmos de inteligencia artificial (IA), para analizar patrones de cambio en las mujeres durante el trabajo de parto, puede ayudar a identificar si alumbramiento vaginal será exitoso y seguro para la madre y el bebé. 

En el estudio, publicado en la revista PLOS ONE [1], los investigadores utilizaron la base de datos del Consortium on Safe Labor del Instituto Nacional para la Salud Infantil y el Desarrollo Humano Eunice Kennedy para crear un modelo de predicción con los datos conocidos al momento del ingreso: características basales de la paciente, evaluación clínica reciente y progreso acumulativo del trabajo de parto.

Examinaron más de 700 factores clínicos y obstétricos en 66.586 partos, desde el momento del ingreso al hospital y durante el alumbramiento para explicar que los modelos pueden ofrecer una alternativa a los clásicos historiales y promover que las decisiones clínicas se personalicen mediante las características basales y comportamiento de cada mujer.

“Este es el primer paso en el uso de algoritmos que ofrezcan a médicos y parteras una guía contundente para tomar decisiones cruciales al momento del parto. Una vez que se validen podría ayudar a reducir tanto la tasa de nacimientos por cesárea como las complicaciones en el binomio”, explica el doctor Abimbola Famuyide, uno de los autores. 

Con este avance “no solo se entrega atención personalizada, sino que también se convierte es un instrumento útil para matronas y médicos que trabajan a distancia, porque permite considerar el tiempo necesario para trasladar a las pacientes desde áreas rurales o remotas. Además, permitiría a reducir los resultados adversos y los costos de atención médica por morbilidad materna”.

Referencia
[1] Shazly SA, Borah BJ, Ngufor CG, Torbenson VE, Theiler RN, Famuyide AO. Impact of labor characteristics on maternal and neonatal outcomes of labor: A machine-learning model. PLoS One. 2022;17(8):e0273178.

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