{"id":20603,"date":"2025-04-08T22:04:53","date_gmt":"2025-04-08T22:04:53","guid":{"rendered":"https:\/\/lpfch.org\/?p=20603"},"modified":"2025-05-27T22:32:31","modified_gmt":"2025-05-27T22:32:31","slug":"how-ai-can-improve-nutrition-for-premature-babies","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lpfch.org\/es\/impact-stories\/how-ai-can-improve-nutrition-for-premature-babies\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la IA puede mejorar la nutrici\u00f3n de los beb\u00e9s prematuros"},"content":{"rendered":"

Un algoritmo que aprendi\u00f3 de decenas de miles de recetas nutricionales para beb\u00e9s prematuros podr\u00eda reducir los errores m\u00e9dicos e identificar mejor qu\u00e9 nutrientes necesitan los pacientes m\u00e1s peque\u00f1os.<\/span><\/i>\u00a0<\/span><\/p>\n

La inteligencia artificial puede mejorar la nutrici\u00f3n intravenosa de los beb\u00e9s prematuros, Un estudio de Stanford Medicine<\/a> ha demostrado. El nuevo <\/span>Medicina natural<\/span><\/i> estudiar<\/span><\/a> Fue posible, en parte, gracias a la filantrop\u00eda y es uno de los primeros en demostrar c\u00f3mo un algoritmo de IA puede permitir a los m\u00e9dicos tomar mejores decisiones cl\u00ednicas para reci\u00e9n nacidos enfermos.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

El algoritmo utiliza la informaci\u00f3n de los historiales m\u00e9dicos electr\u00f3nicos de los beb\u00e9s prematuros para predecir qu\u00e9 nutrientes necesitan y en qu\u00e9 cantidades. La herramienta de IA se entren\u00f3 con datos de casi 80.000 recetas anteriores de nutrici\u00f3n intravenosa, que se vincularon con informaci\u00f3n sobre la evoluci\u00f3n de los peque\u00f1os pacientes.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

El uso de IA para ayudar a prescribir nutrici\u00f3n intravenosa podr\u00eda reducir errores m\u00e9dicos, ahorrar tiempo y dinero, y facilitar la atenci\u00f3n de beb\u00e9s prematuros en entornos de bajos recursos, seg\u00fan los investigadores. La nutrici\u00f3n intravenosa, tambi\u00e9n conocida como nutrici\u00f3n parenteral total, es la \u00fanica forma de alimentar a los beb\u00e9s prematuros que nacen antes de que su sistema digestivo madure lo suficiente para absorber nutrientes.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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\u201cActualmente, elaboramos una receta de NPT para cada beb\u00e9, individualmente, todos los d\u00edas. La preparamos desde cero y se la proporcionamos\u201d, afirm\u00f3 el autor principal del estudio. <\/span>Nima Aghaeepour<\/span><\/a>PhD, profesor asociado de anestesiolog\u00eda, medicina perioperatoria y del dolor, y pediatr\u00eda. \u00abLa nutrici\u00f3n parenteral total es la principal fuente de errores m\u00e9dicos en las unidades de cuidados intensivos neonatales, tanto en Estados Unidos como a nivel mundial\u00bb.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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El proceso no solo es propenso a errores, sino que tambi\u00e9n dificulta que los m\u00e9dicos sepan si han administrado la f\u00f3rmula correctamente. Por ejemplo, no existe un an\u00e1lisis de sangre que mida si un prematuro recibe la cantidad correcta de calor\u00edas al d\u00eda, y a diferencia de los beb\u00e9s nacidos a t\u00e9rmino, los prematuros no necesariamente lloran cuando tienen hambre ni se muestran satisfechos cuando est\u00e1n saciados.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cLa nutrici\u00f3n es una de las \u00e1reas de cuidados intensivos neonatales donde somos m\u00e1s d\u00e9biles\u201d, dijo el coautor del estudio. <\/span>David Stevenson<\/span><\/a>, MD, neonat\u00f3logo y profesor Harold K. Faber de Pediatr\u00eda.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Un proceso lento<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>\n

Aproximadamente el 10% de los beb\u00e9s nacen prematuramente, es decir, al menos tres semanas antes de la fecha prevista. Los beb\u00e9s que nacen con m\u00e1s de ocho semanas de antelaci\u00f3n no est\u00e1n listos para absorber nutrientes a trav\u00e9s del intestino y requieren alimentaci\u00f3n intravenosa. Adem\u00e1s, algunos prematuros experimentan complicaciones gastrointestinales por parto prematuro y necesitan nutrici\u00f3n intravenosa mientras el intestino se recupera.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Actualmente, la nutrici\u00f3n intravenosa se prescribe diariamente a estos pacientes de forma individual. Los pacientes necesitan macronutrientes (los componentes b\u00e1sicos de las prote\u00ednas, las grasas y los carbohidratos); micronutrientes como vitaminas, minerales y electrolitos; y medicamentos como la heparina, que se a\u00f1ade a la preparaci\u00f3n intravenosa para reducir el riesgo de co\u00e1gulos sangu\u00edneos. Las prescripciones actuales se basan en factores como el peso del beb\u00e9, su etapa de desarrollo y los resultados de sus an\u00e1lisis de laboratorio.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Proporcionar estas recetas requiere la colaboraci\u00f3n de seis expertos durante un proceso de varias horas: un neonat\u00f3logo o farmac\u00e9utico elabora cada receta, que es revisada por un dietista para comprobar su composici\u00f3n nutricional y por un segundo farmac\u00e9utico para garantizar su seguridad. La receta se env\u00eda a una farmacia de f\u00f3rmulas magistrales, donde se prepara, y luego a la unidad de cuidados intensivos neonatales, donde una enfermera administra la v\u00eda intravenosa y otra verifica que cada paciente reciba la preparaci\u00f3n correcta.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cEs un medicamento de alto riesgo porque es una mezcla de muchas cosas diferentes\u201d, dijo el coautor del estudio. <\/span>Shabnam Gaskari<\/span><\/a>Doctor en Farmacia, director ejecutivo y jefe de farmacia de Stanford Medicine Children's Health. \u00abSi tuvi\u00e9ramos NPT listas para usar, ser\u00eda muy beneficioso. Creo que ser\u00eda m\u00e1s seguro para los pacientes\u00bb.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Hacia f\u00f3rmulas est\u00e1ndar<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>\n

Los investigadores se preguntaron si podr\u00edan utilizar la IA para ayudar a proporcionar a los hospitales f\u00f3rmulas de nutrientes preparadas y listas para usar.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Su algoritmo de IA se entren\u00f3 con 10 a\u00f1os de datos de historiales m\u00e9dicos electr\u00f3nicos de la unidad de cuidados intensivos neonatales del Hospital Infantil Lucile Packard de Stanford, incluyendo 79.790 recetas de nutrici\u00f3n intravenosa de 5.913 pacientes prematuros. El algoritmo tambi\u00e9n tuvo acceso a informaci\u00f3n sobre la evoluci\u00f3n m\u00e9dica de los pacientes, lo que le permiti\u00f3 encontrar patrones sutiles que relacionaban los niveles de nutrientes con la salud de los beb\u00e9s. Si bien los m\u00e9dicos no siempre hab\u00edan acertado con cada receta previa, el volumen de datos ayud\u00f3 a superar ese problema, permitiendo al algoritmo aprender de forma general sobre qu\u00e9 funciona para los beb\u00e9s en diferentes situaciones m\u00e9dicas.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cEsta es una fortaleza de la IA: a veces, los datos imperfectos son suficientes siempre y cuando se disponga de una gran cantidad de ellos\u201d, afirm\u00f3 Aghaeepour.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Despu\u00e9s del entrenamiento con una d\u00e9cada de datos de pacientes, el algoritmo agrup\u00f3 prescripciones de nutrientes similares para determinar cu\u00e1ntas f\u00f3rmulas est\u00e1ndar cubrir\u00edan las necesidades nutricionales de todos los pacientes y qu\u00e9 incluir\u00eda cada una.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Nos preguntamos: \u00bfQu\u00e9 pasar\u00eda si elabor\u00e1ramos tres f\u00f3rmulas est\u00e1ndar, o 10, o 100? \u2014dijo Aghaeepour\u2014. Resulta que con 15 f\u00f3rmulas distintas para nutrici\u00f3n intravenosa, lo que recomiendan es bastante similar a lo que los m\u00e9dicos, farmac\u00e9uticos y dietistas habr\u00edan hecho de todos modos. Pero estas 15 f\u00f3rmulas basadas en IA pueden utilizarse para mejorar significativamente la velocidad y la seguridad.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, los investigadores demostraron que el algoritmo de IA pod\u00eda usar datos de los historiales m\u00e9dicos electr\u00f3nicos de los pacientes para predecir cu\u00e1l de las 15 f\u00f3rmulas podr\u00eda necesitar cada beb\u00e9, y pod\u00eda ajustar las recomendaciones diariamente, a medida que los pacientes crec\u00edan y su estado de salud cambiaba. As\u00ed, el algoritmo pod\u00eda recomendar que un beb\u00e9 espec\u00edfico necesitara la f\u00f3rmula n.\u00b0 8 durante cinco d\u00edas, luego la f\u00f3rmula n.\u00b0 3 durante una semana, luego la f\u00f3rmula n.\u00b0 14 durante unos d\u00edas, y as\u00ed sucesivamente.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Para comprobar la eficacia de este enfoque frente a las recetas reales, el equipo de investigaci\u00f3n cre\u00f3 una prueba para 10 neonat\u00f3logos: se les mostr\u00f3 informaci\u00f3n cl\u00ednica de pacientes anteriores, junto con las recetas de nutrici\u00f3n intravenosa que hab\u00edan recibido y las que recomendar\u00eda el algoritmo. No se les indic\u00f3 cu\u00e1l receta era cu\u00e1l; se les pregunt\u00f3 cu\u00e1l consideraban mejor. Los m\u00e9dicos prefirieron sistem\u00e1ticamente las recetas generadas por IA a las recetas reales.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Los investigadores tambi\u00e9n utilizaron IA para analizar los historiales m\u00e9dicos electr\u00f3nicos de pacientes anteriores, buscando casos en los que la prescripci\u00f3n nutricional real del paciente fuera muy diferente a la que la IA habr\u00eda recomendado. Descubrieron que, en estos pacientes, el riesgo de mortalidad, sepsis y enfermedad intestinal era significativamente mayor que en aquellos cuyas prescripciones coincid\u00edan con las recomendadas por la IA.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

El equipo tambi\u00e9n valid\u00f3 el modelo de IA utilizando datos reales de la Universidad de California, San Francisco (incluidas 63.273 prescripciones nutricionales de 3.417 pacientes) y descubri\u00f3 que el modelo tambi\u00e9n hizo un buen trabajo al predecir las necesidades de nutrientes de esta poblaci\u00f3n.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Pasos para la implementaci\u00f3n<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>\n

El siguiente paso ser\u00e1 realizar un ensayo cl\u00ednico aleatorio en el que algunos pacientes recibir\u00e1n prescripciones de nutrientes mediante el m\u00e9todo manual, otros recibir\u00e1n prescripciones recomendadas por IA y los investigadores ver\u00e1n c\u00f3mo le va a cada grupo.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Una vez implementado el sistema, el equipo planea que los m\u00e9dicos y farmac\u00e9uticos contin\u00faen verificando las recomendaciones de la IA y ajusten las prescripciones si es necesario.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Colaboradores y simpatizantes<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>\n

Cient\u00edficos de la Facultad de Medicina Keck de la Universidad del Sur de California y del Hospital Infantil de Los \u00c1ngeles contribuyeron a la investigaci\u00f3n.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Este trabajo cont\u00f3 con el apoyo de los Institutos Nacionales de Salud (subvenci\u00f3n R35GM138353), el Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales (subvenci\u00f3n UL1TR001872), el Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano Eunice Kennedy Shriver (subvenci\u00f3n R42HD115517), el Fondo Burroughs Wellcome, March of Dimes, la Fundaci\u00f3n Alfred E. Mann, el Instituto de Investigaci\u00f3n en Salud Maternoinfantil de Stanford a trav\u00e9s del Programa de Investigaci\u00f3n Traslacional SPARK de Stanford, el Fondo Tecnol\u00f3gico de Alto Impacto de Stanford y Stanford Biodesign. Este proyecto tambi\u00e9n cont\u00f3 con el apoyo del Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales de los Institutos Nacionales de Salud, a trav\u00e9s del Instituto de Ciencias Cl\u00ednicas y Traslacionales de la UCSF.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Haz un regalo<\/span><\/i><\/a> para apoyar la investigaci\u00f3n y la atenci\u00f3n innovadoras para madres y beb\u00e9s en el Lucile Packard Children's Hospital Stanford y en todo el mundo.\u00a0<\/span><\/i>\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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