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Detecte a los pacientes que tendrán tasas elevadas de mortalidad y resultados obstétricos negativos utilizando variables clínicas.
La tasa de mortalidad materna de EE. UU. en 2020 ocupó el último lugar entre todos los países industrializados, con 17,4 muertes por cada 100 000 embarazos (2). Por cada muerte materna medida, 100 mujeres también sufren una morbilidad obstétrica grave, lo que tiene importantes consecuencias para la salud (1). Más de 60 000 mujeres sufren una morbilidad materna grave cada año, y la tasa de morbilidad materna aumentó un 36% entre 2008 y 2018 (1) (3). La morbilidad materna grave se asocia con un aumento del 111% en los costos relacionados con la maternidad para las poblaciones con seguro comercial y del 175% para las que están cubiertas por Medicaid (4). En 2019, hubo 3,75 millones de nacimientos, y Medicaid pagó aproximadamente el 50% de ellos (5) (6). Los datos de salud materna revelan inmensas disparidades raciales y étnicas. Las mujeres negras tienen entre tres y cuatro veces más probabilidades de morir por causas relacionadas con el embarazo en comparación con las mujeres blancas, y hasta 12 veces más probabilidades en algunas ciudades (1).
Las mujeres negras no hispanas también tienen las tasas más altas de indicadores de morbilidad más graves y tienen más probabilidades de padecer enfermedades crónicas y provocadas por el embarazo (1). Reducir estas disparidades es crucial para mejorar los resultados obstétricos. Los estudios indican que el 46% de las muertes maternas entre las mujeres negras se pueden prevenir, en comparación con el 33% entre las mujeres blancas (1). Además, los factores socioeconómicos, como la calidad de los hospitales, desempeñan un papel importante en estas disparidades. Aproximadamente el 75% de los partos negros se producen en una cuarta parte de los hospitales estadounidenses, que tienen tasas de morbilidad materna ajustadas al riesgo más altas, en comparación con el 18% de los partos blancos en los mismos hospitales (1). Las mujeres negras e hispanas tienen casi tres veces más probabilidades de manifestar dudas sobre su tratamiento debido a su raza, etnia y origen cultural (7) (8).
Para abordar este problema, se ha diseñado un modelo predictivo de IA para evaluar los riesgos maternos y obstétricos. Al evaluar los datos clínicos, incluidos el historial médico y el estado de salud actual, el modelo proporciona a los proveedores de atención médica información útil para brindar atención preventiva y personalizada a las mujeres embarazadas en riesgo.
El modelo utiliza el conjunto de datos de riesgos para la salud materna del repositorio de aprendizaje automático de la UCI (9). Este conjunto de datos, que incluye información sobre la presión arterial sistólica y diastólica, el azúcar en sangre, la temperatura corporal, la frecuencia cardíaca y la edad, se recopiló mediante un sistema de monitorización de riesgos basado en la IoT en varios hospitales y clínicas comunitarias de Bangladesh. Los datos presentan seis factores de riesgo significativos y relevantes para la mortalidad materna, y abordan una preocupación clave de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas.
