Enfermería Internacional de Emergencias. 2025 diciembre;83:101705. doi: 10.1016/j.ienj.2025.101705. Publicación electrónica de 2025, 28 de octubre.

OBJETIVO: Investigar el estado de aplicación del modelo de aprendizaje automático en la predicción de resultados clínicos en preexamen y triaje de emergencia, y analizar sus características, ventajas y desventajas, con el fin de agregar una herramienta objetiva para que el personal médico prediga el resultado clínico de los pacientes en el proceso de preexamen y triaje.

MÉTODOS: Se utilizó el método de revisión de la literatura para buscar en PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, China Biomedical Literature Database, CNKI, Wanfang, VIP y otras bases de datos, y se examinó la literatura que cumplió con los criterios de inclusión y se extrajo la información específica del modelo de aprendizaje automático en la literatura.

RESULTADOS: Se incluyeron un total de 12 artículos que cumplieron con los criterios, incluidos 5 modelos de aprendizaje automático, que se utilizaron principalmente en resultados clínicos como ingreso hospitalario, muerte, ingreso a unidad de cuidados intensivos, traslado hospitalario y domicilio.

CONCLUSIÓN: La sensibilidad general del modelo de aprendizaje automático es alta, pero hay pocos estudios bibliográficos sobre la predicción de resultados clínicos para la clasificación previa a la prueba, por lo que se deben realizar estudios relevantes de muestras grandes en la práctica clínica para lograr la combinación de herramientas de evaluación subjetivas y objetivas para mejorar la precisión de la predicción y garantizar la seguridad del paciente.

PubMed:41151203 | DOI:10.1016/j.ienj.2025.101705