El Vinalopó de Elche incorpora IA para evitar caídas, úlceras y cuadros graves en hospitalizados

El Hospital Universitario del Vinalopó ha dado un paso más en la aplicación de la inteligencia artificial a la práctica clínica con la incorporación de herramientas orientadas a mejorar la seguridad del paciente hospitalizado. El avance parte de un proyecto de investigación cuyos resultados han sido recogidos en una memoria doctoral defendida en la Universidad de Alicante por la doctora Mireia Ladios, enfermera y jefa corporativa de calidad de Ribera. El trabajo ha permitido integrar en el centro sistemas que facilitan la detección de pacientes en riesgo de desarrollar úlceras por presión en unidades de cuidados intensivos, de sufrir caídas intrahospitalarias o de ingresar en UCI con diagnósticode covid-19.

La iniciativa, dada a conocer este martes en Elche, forma parte "de la línea de innovación que el hospital viene impulsando en los últimos años con el objetivo de incorporar propuestas con impacto directo tanto en la atención sanitaria como en la investigación clínica y en la mejora continua de la calidad asistencial", relatan desde el centro. La dirección del centro enmarca este proyecto en "una estrategia más amplia que persigue trasladar la tecnología al trabajo diario de los profesionales y, al mismo tiempo, generar conocimiento útil y aplicable en el entorno hospitalario".

Investigación aplicada a la práctica clínica

La investigación ha sido elaborada en colaboración con otros profesionales del Hospital Universitario del Vinalopó y con Futurs, la división tecnológica de Ribera. El eje del trabajo ha consistido en diseñar modelos de riesgo basados en aprendizaje automático que permitan anticipar situaciones clínicas complejas durante la hospitalización. En concreto, los desarrollos implantados se dirigen a identificar con mayor rapidez a pacientes especialmente vulnerables, tanto en relación con complicaciones derivadas de la inmovilidad o la gravedad del estado general como ante episodios vinculados a la propia estancia hospitalaria.

El proyecto se apoya en técnicas avanzadas de inteligencia artificial y en el análisis de grandes volúmenes de datos que se procesan en la historia clínica electrónica. Esa capacidad de analizar múltiples variables de forma simultánea y automatizada permite, según los responsables del trabajo, generar alertas o patrones de riesgo que pueden servir de apoyo a los equipos asistenciales a la hora de tomar decisiones, reforzar medidas preventivas y priorizar la vigilancia de los casos más delicados.

Con ello, el hospital busca avanzar hacia un modelo en el que la tecnología complemente la labor clínica y contribuya a reducir eventos adversos durante el ingreso. No se trata solo de desarrollar algoritmos, sino de integrarlos en circuitos reales de trabajo para que la información llegue de forma útil a médicos, enfermeras y otros profesionales sanitarios.

Riesgos detectados: caídas, úlceras y cuadros graves

Uno de los aspectos centrales del proyecto reside en las situaciones clínicas sobre las que se ha trabajado. Las herramientas ya integradas en el hospital facilitan la detección de pacientes con riesgo de desarrollar úlceras por presión en unidades de cuidados intensivos, un problema especialmente sensible en enfermos con movilidad reducida, estancias prolongadas o alta complejidad clínica. Del mismo modo, el sistema permite identificar casos con posibilidad de sufrir caídas intrahospitalarias, una de las incidencias más vigiladas en los centros sanitarios por sus implicaciones para la seguridad, la recuperación del paciente y la propia organización asistencial.

A ello se suma un tercer ámbito de aplicación: la detección de pacientes con probabilidad de ingresar en UCI con diagnóstico de covid-19. Aunque el contexto actual es distinto al de los años más duros de la pandemia, la investigación ha incorporado ese escenario como parte del análisis de riesgo clínico, aprovechando el potencial de la inteligencia artificial para procesar información compleja y anticipar evoluciones desfavorables.

La combinación de estos tres ejes da una idea del alcance del proyecto, que no se limita a una sola patología ni a un único servicio. La lógica de los modelos desarrollados es extrapolable a distintos ámbitos de la actividad hospitalaria y, precisamente por eso, desde el centro se subraya que esta línea de trabajo puede abrir nuevas aplicaciones en otros escenarios clínicos.

Una tesis doctoral con impacto sanitario

Los resultados del proyecto han sido objeto de una memoria doctoral presentada en la Universidad de Alicante por Mireia Ladios. La autora compagina su perfil investigador con su labor asistencial y de gestión como enfermera y jefa corporativa de calidad de Ribera, una combinación que, en opinión del hospital, ha favorecido que la investigación naciera con una clara vocación práctica.

Durante la defensa de la tesis, la doctora destacó el valor asistencial de los modelos desarrollados y afirmó que “la integración de estos modelos en la práctica clínica facilita la identificación de forma automatizada de los pacientes más vulnerables, ofreciendo a los equipos asistenciales información clave para mejorar la seguridad en el entorno hospitalario”.

Esa automatización en la identificación de riesgos se presenta como uno de los elementos más relevantes del trabajo. En un entorno sanitario donde convergen múltiples variables clínicas, antecedentes, constantes y datos evolutivos, disponer de herramientas que ayuden a detectar de forma temprana posibles complicaciones puede convertirse en un refuerzo importante para los equipos que atienden al paciente durante su ingreso.

Respaldo de la dirección del centro

El director gerente del Hospital Universitario del Vinalopó, el doctor Rafael Carrasco, puso en valor el alcance del proyecto y su aplicabilidad real en el ámbito hospitalario. En palabras del responsable del centro, “esta investigación supone un importante avance en la aplicación práctica de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. Aporta herramientas reales, que mejoran la calidad asistencial y apoyan la labor de nuestros profesionales”.

La valoración de la gerencia incide en una idea clave: la utilidad concreta de la innovación. En este caso, el hospital no presenta la inteligencia artificial como un concepto abstracto o futurista, sino como una herramienta ya integrada en la organización y con capacidad para reforzar procesos de seguridad del paciente. Esa visión encaja con una tendencia creciente en el ámbito sanitario, donde los proyectos de IA empiezan a orientarse no solo al análisis retrospectivo de datos, sino también al apoyo directo en la práctica clínica cotidiana.

Publicaciones y proyección futura

El proyecto no solo destaca por su aplicación práctica, sino también por el recorrido científico que ha generado. Según ha informado el hospital, la investigación ha dado lugar a publicaciones en revistas científicas de alto impacto, un dato que refuerza el rigor metodológico del trabajo y su aportación al conocimiento en materia de seguridad del paciente. Para el centro, esa producción científica contribuye además a consolidar su posicionamiento como referente en innovación aplicada.

La línea de investigación desarrollada plantea futuras aplicaciones en otros entornos clínicos, lo que permite anticipar una posible ampliación de estos modelos predictivos a nuevos riesgos o procesos asistenciales. El hospital entiende este proyecto como una base sobre la que seguir construyendo iniciativas vinculadas a la excelencia, la modernización de la atención y la mejora continua.

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