Aplicaciones de la inteligencia artificial generativa en la predicción de resultados en medicina de cuidados...

Área de la Ciencia:

• Medicina de cuidados intensivos
• Inteligencia artificial
• Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

• La predicción precisa del resultado es vital para los pacientes de cuidados intensivos que sobreviven las primeras 24 horas.
• La Inteligencia Artificial (IA) supera cada vez más el rendimiento clínico en el pronóstico médico.
• Las tecnologías de IA generativa han experimentado un rápido desarrollo en la última década.

Objetivo del estudio:

• Realizar una revisión de alcance sobre la aplicación de modelos de IA generativos para la predicción de resultados en medicina de cuidados intensivos.
• Categorizar los estudios identificados en función de los casos de uso de la IA generativa en el pronóstico.

Principales métodos:

• Se llevó a cabo una búsqueda exhaustiva de la literatura y se obtuvieron 481 registros.
• Para la evaluación de la elegibilidad se realizó un análisis abstracto y una revisión del texto completo.
• Se incluyeron veintidós estudios y dos artículos de revisión en el análisis final.

Principales resultados:

• Identificó tres casos de uso principales para la IA generativa: aumento de datos, generación de características a partir de datos no estructurados y predicción directa.
• Los modelos generativos se utilizaron junto con los modelos posteriores para el aumento de datos y la generación de características.
• Los modelos generativos realizaron predicciones directamente en el tercer caso de uso.
• Las redes adversarias generativas (GAN) y los transformadores preentrenados generativos (GPT) fueron las tecnologías más comunes empleadas.
• La mayoría de las publicaciones (21/22) fueron de los últimos cuatro años, lo que indica un aumento reciente de la investigación.

Conclusiones:

• La IA generativa presenta un potencial significativo para mejorar la predicción de resultados en cuidados intensivos.
• El monitoreo continuo de las tecnologías emergentes de IA generativa es esencial para optimizar la atención al paciente.
• Se justifica una mayor investigación y aplicación de estos modelos avanzados de IA en entornos de cuidados intensivos.