En el contexto del aumento sostenido de enfermedades respiratorias y la consecuente presión sobre los servicios de urgencia y hospitalización, resulta pertinente ampliar la discusión más allá del diagnóstico y tratamiento inmediato. La sobrecarga del sistema no solo tensiona la capacidad de respuesta, sino que también incrementa el riesgo de eventos adversos durante la hospitalización, especialmente en pacientes con movilidad reducida o alta dependencia.
Entre estos eventos, las lesiones por presión continúan siendo una complicación frecuente, costosa y, en gran medida, prevenible. Su aparición está estrechamente vinculada a factores como la inmovilidad, el uso de dispositivos médicos y el estado general del paciente, condiciones que se intensifican en escenarios de alta demanda asistencial.
Los avances en inteligencia artificial ofrecen una oportunidad concreta para fortalecer la prevención. Modelos basados en aprendizaje automático permiten integrar múltiples variables clínicas desde etapas tempranas de la hospitalización, identificando pacientes en riesgo antes de que se manifiesten complicaciones. Esto no solo facilita intervenciones oportunas, sino que también contribuye a una mejor asignación de recursos en entornos exigidos.
Sin embargo, el desafío no radica en reemplazar herramientas tradicionales como la escala de Braden, ampliamente utilizada en la práctica clínica, sino en complementarlas. La evidencia reciente sugiere que estos instrumentos siguen siendo relevantes dentro de modelos predictivos más complejos, lo que abre espacio para enfoques integrados que combinen experiencia clínica y análisis de datos.
Avanzar en esta dirección requiere no solo desarrollo tecnológico, sino también validación en contextos reales, integración en los sistemas de salud y una discusión informada sobre su uso. En escenarios de alta demanda como el actual, fortalecer la prevención mediante herramientas de apoyo a la decisión no es solo una oportunidad, sino una necesidad.
Dr. Fredy Barriga Gallegos
Instituto de Investigación del Cuidado en Salud
Universidad Andrés Bello.-