Un estudio liderado por investigadores del IDIAPJGol demuestra que el uso de la inteligencia artificial en la atención primaria combinada con datos geoespaciales e información preconcepcional puede mejorar la predicción de problemas de salud en los hijos.
Los autores, Elena Segundo, Jordi Carrere-Molina, María Aragón y Roger Mallol-Parera, señalan que esta integración permitiría a los profesionales de la salud anticipar riesgos, como enfermedades crónicas o trastornos respiratorios, e intervenir antes del embarazo. Estos resultados podrían tener un gran impacto en la atención preventiva y la personalización de los cuidados en la red primaria. Los autores aseguran que “en cuanto al largo plazo, apoyamos la idea de que la salud geoespacial puede jugar un papel cada vez más relevante en la investigación y las políticas de salud pública y medicina de precisión.”
El artículo defiende la importancia de incluir la historia geográfica de la madre en las historias clínicas, lo que daría a los profesionales sanitarios información valiosa sobre factores ambientales y socioeconómicos que pueden afectar a la salud infantil. Esto supondría un paso adelante para la medicina preventiva y la personalización de tratamientos a largo plazo.

Modelos predictivos

El estudio se basó en el uso de datos del Sistema de Información para el Desarrollo de la Atención Primaria (SIDIAP), que recoge información sanitaria de más de seis millones de pacientes en Cataluña. Estos datos, combinados con técnicas de minería de datos e IA, han sido clave para desarrollar modelos predictivos que podrían transformar la manera en que se gestiona la salud en atención primaria.

Referencia del artículo

Segundo E, Carrere-Molina J, Aragón M, Mallol-Parera R. Advancing geospatial preconception health research in primary care through medical informatics and artificial intelligence. Health Place. 2024 Sep;89:103337. doi: 10.1016/j.healthplace.2024.103337. Epub 2024 Aug 15. PMID: 39151214.