Siemens Healthineers, con financiamiento de la Fundación Gates, planea desarrollar soluciones de inteligencia artificial (IA) que permitan predecir de manera más temprana la preeclampsia y la anemia, dos condiciones que cada año causan la muerte de más de medio millón de mujeres y niños, y afectan la salud de millones más; en México, según estudios epidemiológicos, aproximadamente 4,000 muertes maternas anuales se atribuyen a preeclampsia. La iniciativa busca reducir la carga operativa de los laboratorios en contextos con recursos limitados, al tiempo que facilita intervenciones clínicas oportunas que mejoren los resultados en salud materna y ayuden a salvar vidas.
Los modelos de aprendizaje automático aprovecharán datos del conteo sanguíneo completo (CSC), junto con información clínica relevante de las pacientes, para fortalecer el tamizaje y la estratificación de riesgo de condiciones asociadas al embarazo en entornos con recursos limitados. A partir de estos modelos se desarrollará un puntaje integral de salud materna que apoye la toma de decisiones clínicas y permita intervenir de manera temprana ante posibles riesgos.
“La inteligencia artificial aplicada a la salud contribuirá de manera decisiva a anticipar resultados, en lugar de limitarse a reaccionar ante los síntomas”, señaló Bernd Montag, CEO de Siemens Healthineers. “Me entusiasma este esfuerzo por hacer que el diagnóstico temprano no sea solo una posibilidad, sino un estándar escalable para mujeres y niños en todo el mundo”.
Esta iniciativa se suma al trabajo que Siemens Healthineers realiza para cerrar la brecha de género en salud. A nivel global, las mujeres pasan en promedio una cuarta parte más de su vida en condiciones de mala salud que los hombres, lo que genera una carga significativa para las familias, las comunidades y las economías.
La contribución técnica en especie de Siemens Healthineers, respaldada por una subvención de la Fundación Gates, se destinará al desarrollo y validación de modelos de aprendizaje automático junto con aliados del Sur Global, con el objetivo de que puedan implementarse en entornos con recursos limitados. Para ello, se utilizarán datos del conteo sanguíneo completo y metadatos clínicos —como los niveles de ferritina— que permitirán construir modelos capaces de generar un puntaje de riesgo de preeclampsia y detectar casos de anemia.
La preeclampsia provoca más de 76 mil muertes maternas y alrededor de 500 mil muertes perinatales cada año, con una carga desproporcionadamente mayor en países de ingresos bajos y medios. Por su parte, se estima que la anemia afecta a cerca de 500 millones de mujeres de entre 15 y 29 años, así como a 269 millones de niños de entre 6 y 59 meses en todo el mundo. Se trata de una condición prevenible y tratable, pero que es cuatro veces más frecuente entre mujeres en edad reproductiva en países en desarrollo que en países desarrollados, de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud.
Dado que los estudios de conteo sanguíneo completo forman parte de la atención prenatal de rutina y se realizan de manera habitual, los modelos propuestos se entrenarán con datos provenientes de estos análisis estándar, lo que elimina la necesidad de pruebas adicionales o costos extra.
Al concluir el proyecto, Siemens Healthineers publicará los resultados relacionados con la validez de los algoritmos y su aplicación en distintos entornos de atención médica.
