{"id":1109569,"date":"2026-02-09T19:15:52","date_gmt":"2026-02-09T19:15:52","guid":{"rendered":"https:\/\/dimensionturistica.com\/es\/?p=1109569"},"modified":"2026-02-09T19:15:52","modified_gmt":"2026-02-09T19:15:52","slug":"siemens-healthineers-recibe-financiamiento-para-desarrollar-inteligencia-artificial-en-salud-materna","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dimensionturistica.com\/es\/siemens-healthineers-recibe-financiamiento-para-desarrollar-inteligencia-artificial-en-salud-materna\/","title":{"rendered":"Siemens Healthineers recibe financiamiento para desarrollar inteligencia artificial en salud materna"},"content":{"rendered":"\n
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Siemens Healthineers, con financiamiento de la Fundaci\u00f3n Gates, planea desarrollar soluciones de inteligencia artificial (IA) que permitan predecir de manera m\u00e1s temprana la preeclampsia y la anemia, dos condiciones que cada a\u00f1o causan la muerte de m\u00e1s de medio mill\u00f3n de mujeres y ni\u00f1os, y afectan la salud de millones m\u00e1s; en M\u00e9xico, seg\u00fan estudios epidemiol\u00f3gicos, 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 cl\u00ednicas oportunas que mejoren los resultados en salud materna y ayuden a salvar vidas.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico aprovechar\u00e1n datos del conteo sangu\u00edneo completo (CSC), junto con informaci\u00f3n cl\u00ednica relevante de las pacientes, para fortalecer el tamizaje y la estratificaci\u00f3n de riesgo de condiciones asociadas al embarazo en entornos con recursos limitados. A partir de estos modelos se desarrollar\u00e1 un puntaje integral de salud materna que apoye la toma de decisiones cl\u00ednicas y permita intervenir de manera temprana ante posibles riesgos.<\/p>\n\n\n\n

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\u201cLa inteligencia artificial aplicada a la salud contribuir\u00e1 de manera decisiva a anticipar resultados, en lugar de limitarse a reaccionar ante los s\u00edntomas\u201d, se\u00f1al\u00f3 Bernd Montag, CEO de Siemens Healthineers. \u201cMe entusiasma este esfuerzo por hacer que el diagn\u00f3stico temprano no sea solo una posibilidad, sino un est\u00e1ndar escalable para mujeres y ni\u00f1os en todo el mundo\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Esta iniciativa se suma al trabajo que Siemens Healthineers realiza para cerrar la brecha de g\u00e9nero en salud. A nivel global, las mujeres pasan en promedio una cuarta parte m\u00e1s de su vida en condiciones de mala salud que los hombres, lo que genera una carga significativa para las familias, las comunidades y las econom\u00edas.<\/p>\n\n\n\n

La contribuci\u00f3n t\u00e9cnica en especie de Siemens Healthineers, respaldada por una subvenci\u00f3n de la Fundaci\u00f3n Gates, se destinar\u00e1 al desarrollo y validaci\u00f3n de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico junto con aliados del Sur Global, con el objetivo de que puedan implementarse en entornos con recursos limitados. Para ello, se utilizar\u00e1n datos del conteo sangu\u00edneo completo y metadatos cl\u00ednicos \u2014como los niveles de ferritina\u2014 que permitir\u00e1n construir modelos capaces de generar un puntaje de riesgo de preeclampsia y detectar casos de anemia.<\/p>\n\n\n\n

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La preeclampsia provoca m\u00e1s de 76 mil muertes maternas y alrededor de 500 mil muertes perinatales cada a\u00f1o, con una carga desproporcionadamente mayor en pa\u00edses 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 a\u00f1os, as\u00ed como a 269 millones de ni\u00f1os de entre 6 y 59 meses en todo el mundo. Se trata de una condici\u00f3n prevenible y tratable, pero que es cuatro veces m\u00e1s frecuente entre mujeres en edad reproductiva en pa\u00edses en desarrollo que en pa\u00edses desarrollados, de acuerdo con la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud.<\/p>\n\n\n\n
Dado que los estudios de conteo sangu\u00edneo completo forman parte de la atenci\u00f3n prenatal de rutina y se realizan de manera habitual, los modelos propuestos se entrenar\u00e1n con datos provenientes de estos an\u00e1lisis est\u00e1ndar, lo que elimina la necesidad de pruebas adicionales o costos extra.<\/p>\n\n\n\n
Al concluir el proyecto, Siemens Healthineers publicar\u00e1 los resultados relacionados con la validez de los algoritmos y su aplicaci\u00f3n en distintos entornos de atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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