La inteligencia artificial detecta dolor en bebés y podría guiar decisiones médicas
Una herramienta de inteligencia artificial logra identificar el nivel de dolor en recién nacidos internados en Unidades de Terapia Intensiva (UTI) neonatales de Brasil. El sistema analiza expresiones faciales y busca apoyar decisiones médicas con mayor precisión.
El desarrollo surgió de una colaboración entre ingenieros del Centro Universitario FEI y pediatras de la Universidad Federal de São Paulo (Unifesp). El proyecto utiliza modelos multimodales de lenguaje y visión. Esta tecnología combina imágenes y texto para interpretar señales faciales de los bebés.
La pediatra neonatal Ruth Guinsburg, profesora de la Unifesp y coordinadora general de la UTI Neonatal del Hospital São Paulo, indicó que la evaluación del dolor en recién nacidos presenta desafíos. El bebé no puede comunicarse de forma verbal. Por esa razón, la valoración depende de la observación de médicos, enfermeros o familiares.
En las UTI neonatales se aplican escalas clínicas de dolor. Estas herramientas guían el análisis de los profesionales. Sin embargo, el resultado puede variar según la percepción de cada observador. El sistema de inteligencia artificial busca reducir esa subjetividad y apoyar la toma de decisiones clínicas.
La investigación recibió financiamiento de la Fundación de Apoyo a la Investigación del Estado de São Paulo (FAPESP). Los resultados se publicaron en la revista científica Pediatric Research. El estudio mostró que el sistema supera métodos tradicionales de deep learning en la identificación de estados de dolor y de confort.
El ingeniero Carlos Eduardo Thomaz, profesor del Centro Universitario FEI, explicó que los modelos multimodales cambiaron el enfoque tecnológico. En el pasado se utilizaban sistemas clásicos de machine learning. Estos requerían grandes bases de datos específicas para cada tarea y procesos complejos de preparación de imágenes.
Los nuevos modelos, como los utilizados en herramientas de inteligencia artificial basadas en grandes modelos de lenguaje, permiten aprovechar sistemas previamente entrenados con grandes volúmenes de información. Esto acelera el desarrollo de soluciones médicas especializadas.
Según Guinsburg, un bebé internado en una UTI neonatal puede enfrentar hasta 13 procedimientos dolorosos por día. Entre ellos figuran punciones, inserción de catéteres, cirugías e intubaciones. Estas intervenciones resultan vitales para el tratamiento médico, pero provocan dolor.
La especialista señaló que la gestión adecuada del dolor resulta clave. El dolor mal controlado puede provocar secuelas duraderas en el desarrollo del recién nacido.
Hasta la década de 1990 predominaba la creencia de que los recién nacidos no sentían dolor debido a la inmadurez del sistema nervioso. La evidencia científica actual indica lo contrario. La inmadurez neurológica aumenta la vulnerabilidad ante estímulos dolorosos.
Los investigadores consideran que la herramienta de inteligencia artificial puede actuar como un parámetro objetivo dentro de la evaluación clínica. El sistema podría funcionar como un apoyo adicional para el personal médico.
El equipo proyecta que en el futuro el sistema genere alertas en tiempo real sobre señales de dolor. Esta función permitiría integrar el monitoreo con dispositivos que ya vigilan la actividad cardíaca y respiratoria en las UTI neonatales.
La tecnología también podría ayudar a ajustar el uso de analgésicos. El cerebro en desarrollo presenta sensibilidad tanto al dolor no tratado como al exceso de medicación. El reto consiste en tratar el dolor cuando aparece y suspender la medicación cuando desaparece.
El ingeniero Lucas Pereira Carlini, integrante del equipo de investigación, señaló que el impacto de la inteligencia artificial va más allá del rendimiento técnico. Cada mejora en la precisión del sistema puede representar un cambio importante en la atención de los bebés.
El artículo científico se tituló Is this neonate feeling pain? Leveraging clinical knowledge towards high-precision Large Language Model-based neonatal pain assessment y está disponible en el portal de la revista Nature.
*La creación de este contenido contó con la asistencia de inteligencia artificial. La fuente de esta información es de un medio del Grupo de Diarios América (GDA) y revisada por un editor para asegurar su precisión. El contenido no se generó automáticamente.