{"id":24095,"date":"2026-05-26T08:44:15","date_gmt":"2026-05-26T15:44:15","guid":{"rendered":"https:\/\/lpfch.org\/?p=24095"},"modified":"2026-05-26T08:53:07","modified_gmt":"2026-05-26T15:53:07","slug":"shaping-the-future-of-ai-in-childrens-health","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lpfch.org\/es\/impact-stories\/shaping-the-future-of-ai-in-childrens-health\/","title":{"rendered":"Dise\u00f1ado para ni\u00f1os: c\u00f3mo Stanford est\u00e1 dando forma al futuro de la IA en la salud infantil."},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial (IA) es una de las herramientas m\u00e1s poderosas en la historia de la medicina, capaz de acelerar los diagn\u00f3sticos, personalizar los tratamientos y transformar la atenci\u00f3n m\u00e9dica a una escala nunca antes vista. Sin embargo, la mayor\u00eda de los avances logrados hasta ahora se han centrado en adultos.<\/p>\n

Salud infantil de Stanford Medicine<\/a> Se est\u00e1 trabajando a contrarreloj para cerrar esa brecha y construir un futuro en el que todos los ni\u00f1os puedan beneficiarse de todo el potencial de la IA.<\/p>\n

Stanford inaugura el Centro de Inteligencia Artificial en Medicina Pedi\u00e1trica, dedicado exclusivamente al desarrollo e implementaci\u00f3n de soluciones de IA para la salud infantil. Este centro garantizar\u00e1 que los avances en investigaci\u00f3n y tecnolog\u00eda de vanguardia transformen la atenci\u00f3n m\u00e9dica para ni\u00f1os en Stanford Children's y otros centros, de manera segura, equitativa y centrada en el paciente.<\/p>\n

Ninguna instituci\u00f3n est\u00e1 mejor posicionada para liderar este trabajo. Stanford re\u00fane a investigadores pioneros, un hospital infantil de renombre mundial y una experiencia inigualable en inform\u00e1tica, todo ello en el epicentro de la industria tecnol\u00f3gica global. En diversas especialidades, desde el c\u00e1ncer hasta las cardiopat\u00edas cong\u00e9nitas y las complicaciones de la prematuridad, Stanford ya est\u00e1 transformando la atenci\u00f3n pedi\u00e1trica.<\/p>\n

Hasta ahora, estos esfuerzos se han desarrollado en gran medida de forma paralela. El Hub cambiar\u00e1 eso, uniendo a m\u00e9dicos, investigadores, ingenieros, especialistas en \u00e9tica y cient\u00edficos de datos para impulsar avances que ning\u00fan equipo podr\u00eda lograr por s\u00ed solo.<\/p>\n

Un catalizador Donaci\u00f3n de 10 millones de d\u00f3lares de Alfred E. Mann Charities ($)<\/a> ayudar\u00e1 a reclutar a un l\u00edder de talla mundial que sea la fuerza impulsora de este trabajo.<\/p>\n

El resultado ser\u00e1 una nueva era en la salud infantil, en la que las herramientas m\u00e1s poderosas de la medicina podr\u00e1n llegar a los ni\u00f1os que m\u00e1s las necesitan, tanto en el \u00c1rea de la Bah\u00eda como en todo el mundo.<\/p>\n

R<\/strong>Inventando la resonancia magn\u00e9tica para ni\u00f1os
\n<\/strong>Si te has sometido a una resonancia magn\u00e9tica, sabr\u00e1s lo inc\u00f3modo que puede ser permanecer inm\u00f3vil en un tubo estrecho y ruidoso, a veces durante casi una hora.<\/p>\n

Ahora bien, imag\u00ednese lo dif\u00edcil que ser\u00eda eso para un ni\u00f1o peque\u00f1o. Muchos pacientes pedi\u00e1tricos necesitan sedaci\u00f3n durante una resonancia magn\u00e9tica para permanecer quietos. Sin embargo, la sedaci\u00f3n puede aumentar los costos y la complejidad, adem\u00e1s de incrementar los riesgos m\u00e9dicos.<\/p>\n

El Dr. Shreyas Vasanawala (en la imagen superior) y sus colaboradores de Stanford y el \u00c1rea de la Bah\u00eda est\u00e1n abordando este desaf\u00edo mediante el uso pionero de la IA para lograr que las resonancias magn\u00e9ticas pedi\u00e1tricas sean m\u00e1s r\u00e1pidas, menos costosas e incluso m\u00e1s detalladas.<\/p>\n

El Laboratorio Vasanawala utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico para lograrlo. Al entrenar la IA con numerosas resonancias magn\u00e9ticas, el sistema aprende c\u00f3mo deber\u00edan ser las im\u00e1genes detalladas. A partir de ah\u00ed, puede realizar una exploraci\u00f3n mucho m\u00e1s corta y de menor resoluci\u00f3n, completando la informaci\u00f3n faltante y reconstruyendo una imagen clara, completa y precisa a partir de datos limitados. El tiempo de exploraci\u00f3n ahora puede ser de tan solo unos minutos en lugar de una hora.<\/p>\n

\u201cLos algoritmos de IA que hemos desarrollado ahora pueden recuperar un nivel de detalle sin precedentes\u201d, afirma Vasanawala. \u201cSe puede ver una peque\u00f1a arteria en un beb\u00e9 que de otro modo estar\u00eda borrosa. Y en algunos casos, estos detalles nos permiten realizar un diagn\u00f3stico que antes habr\u00eda sido imposible\u201d.\u201d<\/p>\n

Uno de estos algoritmos ya ha sido aprobado por la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos (FDA) y est\u00e1 mejorando las im\u00e1genes diagn\u00f3sticas en ni\u00f1os con cardiopat\u00edas cong\u00e9nitas. Se utiliza a diario en m\u00e1s de 160 pa\u00edses y ya ha beneficiado a m\u00e1s de 80 millones de pacientes.<\/p>\n

El impacto en los pacientes es significativo. Las exploraciones m\u00e1s cortas implican que menos ni\u00f1os necesiten anestesia. E incluso cuando se requiere sedaci\u00f3n, se puede reducir su profundidad y duraci\u00f3n.<\/p>\n

La rapidez de las pruebas tambi\u00e9n se traduce en tiempos de espera m\u00e1s cortos para obtener citas para resonancias magn\u00e9ticas, que hist\u00f3ricamente han tardado meses en algunos lugares. Adem\u00e1s, las exploraciones con inteligencia artificial permiten a los t\u00e9cnicos de resonancia magn\u00e9tica realizar ex\u00e1menes m\u00e1s complejos, lo que significa que m\u00e1s pacientes pueden acceder a exploraciones de mayor calidad, incluso en pa\u00edses con menos recursos.<\/p>\n

Mientras tanto, el laboratorio de Vasanawala contin\u00faa impulsando la innovaci\u00f3n. El objetivo final de su equipo es automatizar todo el proceso de obtenci\u00f3n de im\u00e1genes, desde la identificaci\u00f3n del tipo de escaneo necesario y la localizaci\u00f3n precisa del \u00e1rea de inter\u00e9s hasta la realizaci\u00f3n del escaneo y la correcci\u00f3n de las distorsiones de la imagen en tiempo real, todo en cuesti\u00f3n de minutos.<\/p>\n

\u201c\u00bfY si hacerse una resonancia magn\u00e9tica fuera tan sencillo como medir la presi\u00f3n arterial?\u201d, pregunta Vasanawala. \u201cEsa es la promesa de la IA: dotar a los m\u00e9dicos de herramientas para ver con mayor claridad, actuar con mayor rapidez y, en definitiva, cambiar vidas\u201d.\u201d<\/p>\n

Una nueva era en el cuidado infantil: tres avances en IA que est\u00e1n cambiando las probabilidades para las madres y los ni\u00f1os.<\/strong><\/p>\n

Detectar los riesgos a tiempo\u2014<\/strong>Ivana Maric, Doctora en Filosof\u00eda<\/strong><\/p>\n

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Ivana Maric, Doctora en Filosof\u00eda<\/figcaption><\/figure>\n

La preeclampsia \u2014presi\u00f3n arterial peligrosamente alta durante el embarazo\u2014 afecta a cerca del 81 % de las mujeres embarazadas en todo el mundo. Con aproximadamente 10 millones de casos al a\u00f1o, es una de las principales causas de muerte materna y parto prematuro, y genera complicaciones de salud de por vida para millones de personas.<\/p>\n

Existe una necesidad imperiosa de identificar el riesgo de preeclampsia de forma temprana, precisa y asequible, y de desarrollar intervenciones eficaces que salvaguarden la salud tanto de la madre como del beb\u00e9.<\/p>\n

La Dra. Ivana Maric y su equipo est\u00e1n desarrollando una prueba sencilla y econ\u00f3mica para detectar el riesgo de preeclampsia mucho antes de que aparezcan los s\u00edntomas. Su equipo utiliz\u00f3 aprendizaje autom\u00e1tico para estudiar cientos de marcadores biol\u00f3gicos en la sangre. Posteriormente, identificaron una proporci\u00f3n espec\u00edfica de prote\u00ednas que se puede medir con un simple an\u00e1lisis de orina entre las 10 y las 12 semanas de embarazo, mucho antes de que surjan los s\u00edntomas y a tiempo para que las terapias preventivas, como un r\u00e9gimen de aspirina en dosis bajas, sean m\u00e1s efectivas.<\/p>\n

Actualmente, la prueba se est\u00e1 validando en dos estudios m\u00e1s amplios, uno de ellos internacional. Una vez finalizado, la prueba podr\u00eda ofrecer a las mujeres de todo el mundo acceso a pruebas de detecci\u00f3n prenatal tempranas y personalizadas, independientemente de su lugar de residencia o de los recursos a su disposici\u00f3n.<\/p>\n

\u201cSi podemos predecir al inicio del embarazo qui\u00e9nes tienen riesgo de preeclampsia, podemos brindarles a esas madres un tratamiento preventivo\u201d, afirma Maric. \u201cEsto podr\u00eda ayudar a prevenir desenlaces tr\u00e1gicos para las madres y las complicaciones de los partos prematuros para los beb\u00e9s\u201d.\u201d<\/p>\n

Protecci\u00f3n de los beb\u00e9s prematuros: Nima Aghaeepour, PhD<\/strong><\/p>\n

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\"Headshot
Nima Aghaeepour, Doctora en Filosof\u00eda<\/figcaption><\/figure><\/figure>\n

Los beb\u00e9s prematuros pueden desarrollar complicaciones potencialmente mortales en sus primeros meses de vida, a menudo sin previo aviso. Nima Aghaeepour, doctora en filosof\u00eda y l\u00edder mundial en la aplicaci\u00f3n de la IA a la salud materna y neonatal, trabaja para cambiar esta situaci\u00f3n.<\/p>\n

En trabajos anteriores, Aghaeepour y sus colaboradores de Stanford desarrollaron un m\u00e9todo para utilizar la IA con el fin de personalizar la nutrici\u00f3n intravenosa para beb\u00e9s prematuros fr\u00e1giles, reduciendo as\u00ed los errores m\u00e9dicos y mejorando la atenci\u00f3n en entornos con recursos limitados. Ahora se centra en predecir y prevenir las complicaciones m\u00e1s graves que pueden sufrir los beb\u00e9s prematuros.<\/p>\n

Su equipo analiz\u00f3 muestras de sangre rutinarias de m\u00e1s de 13.000 beb\u00e9s prematuros extremos, junto con sus historiales m\u00e9dicos. Examinaron qu\u00e9 beb\u00e9s desarrollaron uno de los cuatro tipos principales de complicaciones relacionadas con la prematuridad, como la displasia broncopulmonar, una enfermedad pulmonar o hemorragias cerebrales.<\/p>\n

En su estudio, publicado en Science Translational Medicine, utilizaron inteligencia artificial para identificar patrones en las mol\u00e9culas sangu\u00edneas que estaban correlacionados con el desarrollo posterior de una complicaci\u00f3n grave en un lactante.<\/p>\n

Con base en esta informaci\u00f3n, el equipo desarroll\u00f3 una herramienta capaz de predecir estas complicaciones con un grado de certeza del 85%. En el futuro, esta herramienta podr\u00eda ayudar a los m\u00e9dicos a identificar a los beb\u00e9s con mayor riesgo y permitirles intervenir precozmente para prevenir problemas de salud potencialmente mortales.<\/p>\n

\u201cEs un cambio total en la forma en que pensamos sobre la prematuridad\u201d, dice David Stevenson, MD, director del Centro de Investigaci\u00f3n sobre la Prematuridad de Stanford.<\/p>\n

Ampliaci\u00f3n de la atenci\u00f3n de la diabetes: David Maahs, MD, PhD y Priya Prahalad, MD, PhD
\n<\/strong><\/p>\n

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Priya Prahalad, MD, PhD, y David Maahs, MD, PhD<\/figcaption><\/figure><\/figure>\n

Controlar la diabetes implica mantener los niveles de az\u00facar en sangre dentro de un rango saludable. Sin embargo, para los equipos de atenci\u00f3n m\u00e9dica, el seguimiento de m\u00faltiples pacientes consume mucho tiempo. Bajo la direcci\u00f3n de David Maahs, MD, PhD, y Priya Prahalad, MD, PhD, los investigadores utilizaron herramientas de IA para crear un panel de control inteligente que mejora la atenci\u00f3n a adolescentes con diabetes tipo 1.<\/p>\n

<\/figure>\n

Este panel recopila y filtra m\u00faltiples datos de varios pacientes a la vez. Muestra qui\u00e9n usa su monitor continuo de glucosa de forma constante y mantiene sus niveles de az\u00facar en sangre dentro del rango objetivo. Esto permite al equipo m\u00e9dico centrarse en los pacientes que necesitan ayuda adicional, por ejemplo, para obtener una nueva receta de monitor de glucosa o ajustar las dosis de insulina.<\/p>\n

Los resultados son impresionantes. El estudio de Maahs y Prahalad revel\u00f3 que, tras la implementaci\u00f3n del panel de control, el n\u00famero de pacientes que manten\u00edan sus niveles de glucosa en sangre dentro de rangos saludables se duplic\u00f3 con creces. Es importante destacar que los pacientes de todos los perfiles se beneficiaron por igual, independientemente de su cobertura de seguro m\u00e9dico.<\/p>\n

\u201cA menudo, cuando se dispone de nuevas tecnolog\u00edas m\u00e9dicas, algunos pacientes quedan excluidos\u201d, afirma Maahs. \u201cEs muy alentador que pacientes de todos los or\u00edgenes se hayan beneficiado del programa\u201d.\u201d<\/p>\n

Impulsado por la filantrop\u00eda
\n<\/strong>Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre los avances cient\u00edficos en este campo en Stanford y las oportunidades filantr\u00f3picas para apoyar el Centro de IA, p\u00f3ngase en contacto con Charlie.White@LPFCH.org.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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