La IA podría ayudar a detectar desnutrición en pacientes con ventilador en terapia intensiva

CIUDAD DE MÉXICO.- Si un paciente está gravemente enfermo y necesita una máquina respiratoria, su alimentación suele pasar a segundo plano. Esto ocurre con frecuencia durante los primeros días en la unidad de cuidados intensivos (UCI). En ese periodo, el cuerpo cambia rápido y sus necesidades nutricionales aumentan. Sin embargo, muchos pacientes no reciben los nutrientes suficientes en el momento más crítico de su atención.

Un estudio reciente abre una nueva posibilidad

Un nuevo estudio sugiere que la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a identificar este problema antes de que se agrave. La investigación fue realizada por especialistas de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, en Nueva York. Los resultados se publicaron el 17 de diciembre en la revista científica Nature Communications.

El análisis muestra que una herramienta de IA puede predecir qué pacientes conectados a un ventilador tienen mayor riesgo de estar desnutridos durante su primera semana en la UCI.

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Qué advierten los investigadores

“Demasiados pacientes con ventiladores en la unidad de cuidados intensivos (UCI) no reciben la nutrición que necesitan durante la primera semana crítica”, señaló el doctor Ankit Sakhuja, coautor senior del estudio y 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 en un comunicado.

Estas declaraciones reflejan una situación conocida por el personal médico, pero difícil de anticipar con precisión en la práctica diaria.

Cómo funciona la herramienta NutriSighT

El equipo desarrolló un programa de IA llamado NutriSighT. Este sistema analiza datos que ya se generan de forma rutinaria en la UCI. Entre ellos se incluyen signos vitales, estudios de laboratorio, medicamentos administrados y registros de alimentación.

Con esta información, el programa estima el riesgo nutricional de cada paciente. Sus predicciones se actualizan cada cuatro horas, lo que permite observar cambios conforme evoluciona el estado clínico. Esto ofrece a los equipos médicos una visión continua, no solo una evaluación aislada.

Qué tan común es la subalimentación

Para evaluar el modelo, los investigadores usaron datos de UCI en Estados Unidos y Europa. Los resultados muestran que la falta de alimentación adecuada es frecuente. Entre el 41% y el 53% de los pacientes estaban subalimentados al tercer día de usar ventilador. Al séptimo día, entre el 25% y el 35% seguían sin recibir la nutrición necesaria.

El modelo también identificó factores asociados al riesgo, como la presión arterial, los niveles de sodio y el grado de sedación. Esta información permite entender por qué un paciente puede quedar rezagado en su alimentación.

Un apoyo para decisiones más oportunas

“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”, explicó el doctor Girish Nadkarni, coautor principal y 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”, añadió.

Lo que la IA no busca reemplazar

Los investigadores subrayan que esta herramienta no sustituye a médicos ni a dietistas. Su función sería actuar como un sistema de alerta temprana. La idea es apoyar la toma de decisiones y ayudar a ajustar los planes de alimentación antes de que la desnutrición tenga efectos más graves.

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Qué sigue para esta tecnología

El siguiente paso será evaluar si el uso de NutriSighT en tiempo real mejora la recuperación de los pacientes. También se explorará cómo integrarla a los expedientes clínicos electrónicos. De confirmarse su utilidad, esta tecnología podría convertirse en un apoyo práctico para mejorar la atención nutricional en las UCI.