Se realizará estudio para anticipar infecciones hospitalarias mediante IA

Quito, 20 de marzo de 2025

 

El Hospital de Especialidades Carlos Andrade Marín (HCAM) y la Universidad Internacional del Ecuador (UIDE) unen esfuerzos para desarrollar un estudio pionero enfocado en las infecciones asociadas a la atención en salud (IAAS) para reducir la incidencia de estas infecciones en los hospitales del país.

 

Las infecciones respiratorias, urinarias y quirúrgicas son algunos de los mayores desafíos en la atención hospitalaria. Con este estudio, se busca optimizar los protocolos de higiene, mejorar la adherencia al lavado de manos y promover el uso racional de antibióticos.

La investigación permitirá, además, generar modelos predictivos avanzados para anticipar situaciones de riesgo y disminuir la tasa de IAAS en Ecuador.

 

El análisis retrospectivo se centra en identificar patrones epidemiológicos y proyectar la incidencia de estas infecciones, con el fin de fortalecer la seguridad del paciente en los hospitales ecuatorianos.

 

Los datos utilizados en el estudio corresponden a los años 2021 a 2024 y serán analizados con técnicas estadísticas avanzadas como regresión logística, análisis de correlación y series temporales ARIMA. Además, se integrarán herramientas de aprendizaje automático y modelos bayesianos para evaluar la probabilidad de brotes y mejorar la planificación hospitalaria.

 

Por otro lado, la plataforma Power BI se utilizará para visualizar en tiempo real las tendencias de las infecciones, lo que facilitará la toma de decisiones estratégicas en la gestión hospitalaria.

 

Este estudio interdisciplinario es liderado por el Grupo de Investigación Biomédico, Forense y Epidemiológico de la UIDE, bajo la dirección del docente Pablo Espinosa, y la Unidad de Epidemiología del HCAM, dirigida por Diego Chávez.

 

Los resultados de esta investigación no solo tendrán un impacto directo en el hospital, sino que también pueden convertirse en un avance significativo para la salud pública ecuatoriana. La implementación de modelos predictivos avanzados contribuirá a mejorar la calidad de la atención médica y fortalecerá el papel de la academia en la resolución de problemas críticos en el sistema sanitario del país.