Medicina de cuidados críticos. 1 de diciembre de 2025; 53(12):e2720-e2728. doi: 10.1097/CCM.0000000000006862. Publicación electrónica del 19 de septiembre de 2025.
OBJETIVOS: La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están surgiendo como herramientas transformadoras en la medicina de cuidados intensivos. Sin embargo, a pesar del desarrollo de numerosos modelos de IA/ML, su integración en la práctica habitual de la UCI sigue siendo limitada. Esta revisión concisa examina el papel de la IA y la ciencia de datos en cuidados críticos, centrándose en sus contribuciones a la seguridad y el aseguramiento de la calidad, las mejoras de los procesos clínicos y la gestión de la UCI. Al sintetizar la evidencia actual, esta revisión tiene como objetivo resaltar las oportunidades y desafíos asociados con la implementación de soluciones impulsadas por IA en entornos de cuidados críticos.
FUENTES DE DATOS: Se identificaron artículos en inglés en PubMed utilizando palabras clave relacionadas con IA, aprendizaje automático, gestión de UCI, apoyo a la toma de decisiones clínicas y análisis predictivo.
SELECCIÓN DE ESTUDIOS: Se incluyeron artículos de investigación originales, reseñas, cartas y comentarios relevantes para las aplicaciones de IA/ML en la evaluación de la calidad y el desempeño de la UCI.
EXTRACCIÓN DE DATOS: Se identificó literatura relevante y los hallazgos clave se sintetizaron en una revisión narrativa estructurada.
SÍNTESIS DE DATOS: La integración de la IA y el aprendizaje automático en la gestión de la UCI aprovecha una gran cantidad de datos clínicos para evaluar el rendimiento de la UCI, medir factores de riesgo, optimizar los flujos de trabajo y predecir eventos adversos. Los modelos basados en ML pueden mejorar la toma de decisiones clínicas y la gestión de la UCI. A pesar de los resultados prometedores, la implementación en el mundo real requiere una validación rigurosa y una adopción médica. La implementación exitosa de la IA en la UCI conlleva importantes desafíos.
CONCLUSIONES: La IA y el ML tienen el potencial de transformar la gestión de la UCI. Sin embargo, su éxito depende de metodologías validadas, marcos de datos interoperables y modelos interpretables en los que los médicos puedan confiar. Avanzar en el uso de la IA en la UCI exige un esfuerzo multidisciplinario para crear soluciones adaptables, transparentes y clínicamente significativas que mejoren la atención al paciente y el flujo de trabajo, al tiempo que garantizan la seguridad y la eficiencia.
PubMed:40970767 | DOI:10.1097/CCM.0000000000006862