La inteligencia artificial podría impulsar el diagnóstico de ruptura prematura de membranas y la ruptura prematura de membranas pretérmino
Aurora Espejel-Núñez, Departamento de Inmunobioquímica, INPer, Arturo Flores-Pliego, Departamento de Inmunobioquímica, INPer, Héctor Borboa-Olivares, Subdirección de Investigación Clínica, INPer, Tahiri Mendoza-Hernández, Departamento de Inmunobioquímica, INPer, Maestría en Ciencias de la Salud, Escuela Superior de Medicina, IPN, Araceli Montoya-Estrada, Coordinación de Endocrinología Ginecológica y Perinatal,INPer, Sandra Parra-Hernández, Departamento de Inmunobioquímica, INPer, Addy Helguera-Repetto,Departamento de Inmunobioquímica, INPer, Frida Torres-García, Subdirección de Investigación Clínica, INPer.
La ruptura prematura de membranas (RPM) y la ruptura prematura de membranas pretérmino (RPMP) representan desafíos en obstetricia, pues una vez que se presentan es inminente la terminación del embarazo. Su detección oportuna previene complicaciones como infecciones severas que contribuyen a la morbilidad materna y fetal. Sin embargo, los métodos tradicionales de diagnóstico basados en evaluación clínica, pruebas bioquímicas o imagenología básica suelen ser insuficientes ante casos clínicos complejos, ya que tienen una tasa de detección de aproximadamente 80%, quedando el 20% con una duda diagnóstica, que tiene que resolverse para ofrecer al binomio madre-hijo la mejor atención posible.
La inteligencia artificial (IA) es una herramienta para mejorar la predicción de la RPM/RPMP a través de técnicas de aprendizaje automático (Machine learning) y aprendizaje profundo (Deep learning), es capaz de integrar múltiples variables clínicas, bioquímicas e imagenológicas para identificar patrones de riesgo que el análisis humano convencional podría pasar por alto. Modelos recientes han demostrado predicciones con una precisión superior al 90% (1). Los algoritmos de IA en el campo de la obstetricia han permitido mejorar la precisión en la predicción del riesgo de parto prematuro, preeclampsia, complicaciones en el trabajo de parto y programación fetal, mediante el análisis de grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente, brindando a los profesionales de la salud información valiosa para tomar decisiones informadas. La integración de la IA en obstetricia no solo ha optimizado el cuidado de las embarazadas y sus bebés, también ha contribuido a reducir la morbilidad materna e infantil.
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