Cada año, millones de bebés prematuros nacen en el mundo, lo que implica un gran desafío para su desarrollo. Sus cuerpos aún no están completamente preparados para absorber los nutrientes necesarios para su crecimiento, por lo que dependen de la nutrición parenteral total (NPT), la cual es compleja y propensa a errores.
Un nuevo estudio publicado en la revista Nature Medicine ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede optimizar este proceso, reduciendo riesgos y mejorando el pronóstico de los bebés prematuros.
¿Qué es la nutrición parenteral total?
La nutrición parenteral total (NPT) es una mezcla intravenosa de proteínas, carbohidratos, grasas, vitaminas y minerales esenciales que se suministra en el torrente sanguíneo del recién nacido prematuro, el cual no tiene un sistema digestivo lo suficientemente desarrollado para procesar los alimentos.
El problema es que este método depende de la capacidad de los médicos para calcular con precisión las necesidades nutricionales de cada bebé. Actualmente, cada receta se elabora de forma manual, día tras día, para cada paciente, lo que aumenta el riesgo de errores médicos y hace que el proceso sea lento y costoso.
«Lo hacemos desde cero y se lo proporcionamos», explicó la doctora Nima Aghaeepour, profesora asociada de pediatría en la Universidad de Stanford.
:quality(75)/media/files/cuidados_bebe_prematuro.jpg "La inteligencia artificial podría reducir el riesgo de enfermedades graves en bebés prematuros al personalizar sus necesidades nutricionales con precisión. | Canva")
Sin embargo, a diferencia de los adultos, los bebés prematuros no pueden expresar hambre o saciedad, y no hay un análisis inmediato para medir su nutrición exacta. Esta incertidumbre puede causar deficiencias, problemas de crecimiento y aumentar el riesgo de enfermedades graves.
¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a los bebés prematuros?
Para mejorar este proceso, el equipo de investigadores entrenó un sistema de inteligencia artificial con más de 80,000 recetas previas de nutrición intravenosa, vinculadas a los resultados clínicos de los bebés que las recibieron.
Gracias a este análisis masivo de datos, la IA puede predecir las necesidades nutricionales exactas de un bebé prematuro en función de su historia clínica. Así, en lugar de crear una fórmula completamente nueva cada día, se han reducido las variaciones a solo 15 fórmulas estándar, optimizadas para diferentes tipos de pacientes.
¿Cómo obtuvieron los resultados del IA?
Los investigadores realizaron diversas pruebas para evaluar la eficacia del sistema. En una de ellas, 10 neonatólogos compararon recetas creadas por humanos con aquellas generadas por IA, sin saber cuál era cuál.
Sorprendentemente, los médicos prefirieron sistemáticamente las recomendaciones de la inteligencia artificial.
Otra prueba consistió en analizar expedientes médicos anteriores y comparar las recetas aplicadas con las que la IA habría recomendado. Se descubrió que cuando la fórmula utilizada difería significativamente de la recomendada por la IA, los bebés tenían un riesgo mucho mayor de muerte, infecciones graves y enfermedades intestinales como la enterocolitis necrotizante.
De hecho, el riesgo de enterocolitis necrotizante (la muerte del tejido del intestino) se triplicaba cuando los médicos no seguían un esquema nutricional óptimo.
Uso de la IA en medicina
Si bien la inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta poderosa para la nutrición intravenosa, sus recomendaciones no reemplazarán a los médicos, sino que servirán como una guía para tomar decisiones más acertadas.
«La IA usa toda la información disponible en la historia clínica electrónica de un bebé», explica la doctora Shabnam Gaskari, directora ejecutiva de Stanford Medicine Children’s Health. «Pero si falta algún dato en el expediente, la recomendación no será precisa. Por eso, necesitamos que los médicos la revisen».
:quality(75)/media/files/bebe_prematuro_1.jpg "Gracias al análisis de más de 80,000 recetas previas, la IA genera fórmulas nutricionales precisas para bebés prematuros, superando las decisiones médicas tradicionales. | Getty Images")
Este sistema también reduce costos y facilita el acceso a la nutrición parenteral, ya que, en lugar de requerir la intervención de múltiples especialistas para cada bebé, se podrá elegir una de las 15 fórmulas estándar disponibles en el hospital.
«Nuestro objetivo es que la IA haga que la medicina sea más eficiente y accesible», señala el doctor David Stevenson, neonatólogo y profesor de pediatría en Stanford. «Así, los médicos podrán dedicar más tiempo a lo que realmente importa: cuidar a los bebés y sus familias».
¿Cuál es el futuro para los bebés prematuros?
El siguiente paso será realizar ensayos clínicos en tiempo real para comparar los resultados de los bebés que reciben nutrición basada en IA con aquellos que siguen los métodos tradicionales.
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Si los resultados son favorables, esta tecnología podría revolucionar la forma en que se alimenta a los bebés prematuros en hospitales de todo el mundo, reduciendo errores médicos y aumentando sus posibilidades de crecer sanos.
Además, la IA no solo se aplicaría en la nutrición intravenosa, sino también en otros aspectos de la neonatología, ayudando a monitorear la evolución de los bebés y detectar posibles complicaciones a tiempo.
