La herramienta desarrollada por especialistas del Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (CONICET–UNS) permitió detectar y monitorear pacientes con múltiples enfermedades, mejorando la gestión médica.
Por Florencia Belén Mogno
En el sistema sanitario, los pacientes con enfermedades crónicas constituyeron históricamente uno de los grupos de mayor complejidad para la atención y el seguimiento. Suelen requerir controles frecuentes, estudios continuos y tratamientos combinados, lo que demanda equipos interdisciplinarios y una coordinación sostenida entre distintas áreas médicas.
En ese escenario, la incorporación de herramientas tecnológicas basadas en inteligencia artificial (IA) comenzó a ofrecer soluciones innovadoras para mejorar la gestión de la información y facilitar la toma de decisiones clínicas. El uso de IA en salud pública no solo apuntó a optimizar los procesos administrativos, sino también a fortalecer la calidad del diagnóstico y el abordaje integral de los pacientes.
En los hospitales públicos, donde los recursos suelen ser limitados y la demanda creciente, la posibilidad de procesar grandes volúmenes de información médica de manera automatizada representó un cambio estructural. El desafío consistió en traducir la experiencia científica en herramientas prácticas que acompañaran al personal médico en su trabajo diario.
En este contexto, especialistas del Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC, CONICET–UNS) desarrollaron una herramienta basada en inteligencia artificial que permitió detectar y monitorear pacientes con múltiples enfermedades crónicas en el ámbito hospitalario.
Un desarrollo conjunto
Según el documento al que accedió Diario NCO, el objetivo principal fue mejorar la gestión clínica y el seguimiento médico de este grupo de pacientes, que requería una atención integral y sostenida en el tiempo.
La iniciativa surgió a partir de una necesidad concreta de los hospitales públicos: contar con mecanismos que integraran la información médica de personas con diversas patologías crónicas, dispersa hasta entonces en distintos registros y redactada en lenguaje natural dentro de las historias clínicas electrónicas.
Para abordar ese desafío, el equipo del ICIC trabajó junto a profesionales médicos y técnicos del Hospital Municipal de Agudos “Leónidas Lucero” de Bahía Blanca (HMABB), con el propósito de diseñar un sistema capaz de procesar y analizar automáticamente grandes volúmenes de información clínica.
En sintonía con lo planteado, se destaca que la colaboración permitió identificar pacientes pluripatológicos, analizar sus condiciones de salud y mejorar la toma de decisiones a partir de los datos disponibles.
Funcionamiento de la herramienta
El desarrollo se basó en dos métodos principales: ECO (Entidades y Conocimiento Ontológico) y CML (Clasificador Modelo de Lenguaje). Ambos combinaron técnicas de procesamiento de lenguaje natural con terminología médica estandarizada (CIE-10), lo que posibilitó extraer información relevante de las historias clínicas, clasificar diagnósticos y analizar relaciones entre enfermedades.
Además, el proyecto incorporó un motor de búsqueda y un entorno de visualización interactivo que permitió representar asociaciones entre patologías, detectar grupos de riesgo y diseñar estrategias personalizadas de atención. Estas herramientas trabajaron exclusivamente con datos anonimizados, garantizando la privacidad de la información y facilitando la interpretación de los resultados por parte del personal médico.
La integración de IA en la gestión hospitalaria demostró ser una vía efectiva para reducir tiempos de análisis, minimizar errores y optimizar los recursos disponibles. En este caso, la herramienta no reemplazó la tarea médica, sino que la complementó, aportando precisión y agilidad en la lectura de los registros clínicos.
Hacia un modelo nacional de historia clínica inteligente
El equipo del ICIC proyectó que la experiencia desarrollada en Bahía Blanca podría replicarse en otros centros de salud pública del país. La meta a mediano plazo consiste en avanzar hacia un modelo nacional de historia clínica inteligente, que unifique registros, optimice el uso de recursos y mejore el seguimiento de pacientes en entornos de alta demanda.
El director del ICIC, Carlos Chesñevar, subrayó que el trabajo conjunto entre el CONICET y el Hospital Leónidas Lucero permitió validar la aplicación de la IA en un entorno real, fortaleciendo la articulación entre el sistema científico y el sistema de salud pública. En ese sentido, remarcó que la investigación sentó las bases para futuras políticas tecnológicas en salud basadas en la evidencia.
El desarrollo bahiense se posicionó así como una referencia nacional en el uso responsable de la inteligencia artificial para fines sociales y sanitarios. Su implementación marcó un paso hacia un modelo más preventivo, eficiente y humano, donde la tecnología se puso al servicio de la gestión pública y del derecho a la salud.
Fuente fotografías: conicet
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