abril 16, 2024

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La IA puede detectar el consumo riesgoso de alcohol de los pacientes antes de la cirugía

El alcohol puede causar complicaciones quirúrgicas peligrosas en pacientes que beben alcohol en los días previos a un procedimiento, pero los signos de consumo peligroso de alcohol no siempre son obvios en el historial del paciente. La inteligencia artificial puede ayudar a sacar a la luz estos problemas. Un nuevo análisis sugiere.

El estudio, publicado en la revista Alcohol: Clinical & Experimental Research, utilizó un modelo de procesamiento del lenguaje natural para evaluar los registros médicos de 53.811 pacientes que se sometieron a cirugía entre 2012 y 2019.

Los registros médicos electrónicos de los pacientes contienen códigos de diagnóstico, pero también pueden incluir información como notas, resultados de pruebas o datos de facturación que indican un consumo peligroso de alcohol.

Para obtener pistas contextuales, los investigadores programaron un modelo de procesamiento del lenguaje natural para identificar códigos de diagnóstico y otros indicadores de consumo riesgoso de alcohol, como bebidas que exceden los límites recomendados por semana o antecedentes de problemas médicos relacionados con el abuso de alcohol.

El abuso de alcohol durante un procedimiento quirúrgico se asocia con mayores tasas de infección, estancias hospitalarias más prolongadas y otras complicaciones quirúrgicas. De los pacientes estudiados, el 4,8 por ciento tenía gráficos que incluían un código de diagnóstico relacionado con el consumo de alcohol. Con la ayuda de pistas contextuales, la muestra clasificó más de tres veces como en riesgo, un total del 14,5 por ciento.

El modelo funcionó tan bien como un panel de expertos en consumo de alcohol en humanos, haciendo coincidir sus clasificaciones con un subconjunto del 87 por ciento de las grabaciones.

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Los investigadores concluyeron que los hallazgos apuntan a la IA como un socio potencial para los médicos que buscan identificar a los pacientes que necesitan intervención o apoyo postoperatorio.

El estudio «sentará las bases para los esfuerzos por identificar otros riesgos con una validación adecuada en la atención primaria y más allá», afirmó VGvinoth Vaitheswaran, profesor asociado de ciencias de la salud en la Facultad de Medicina de la Universidad de Michigan y autor principal del artículo. Un mensaje liberación. «Esencialmente, es una manera para que el presentador resalte lo que ya está en las notas que otros presentadores han hecho, sin que tengan que leer el registro completo».

Los investigadores dicen que planean hacer público el modelo, pero señalan que será necesario entrenarlo con registros médicos de instalaciones privadas.

Autodetección del consumo de riesgo de alcohol antes de la cirugía mediante procesamiento del lenguaje natural

Alcohol: investigación clínica y experimental.