.png){kind=logo}
Las infecciones del tracto urinario imponen importantes cargas financieras y de salud, y la IA permite a los proveedores intervenir en consecuencia.
Las infecciones del tracto urinario (ITU) son las infecciones más comunes que se tratan en entornos ambulatorios en los Estados Unidos (1). También son el quinto tipo más común de infección adquirida en el hospital, y se estima que cada año se producen 62 000 infecciones en los hospitales de cuidados intensivos (2). Cada año, las infecciones urinarias provocan aproximadamente 400 000 hospitalizaciones, siete millones de visitas al consultorio y un millón de visitas al servicio de urgencias, lo que se traduce en unos 10 000 millones de dólares en gastos relacionados con la atención de las infecciones urinarias (3). Esta importante carga financiera se ve agravada por las 13 000 muertes anuales asociadas a infecciones urinarias adquiridas en el ámbito de la atención médica (2), de las cuales el 69% de las infecciones urinarias asociadas a catéteres (CAUTI) se consideran evitables (6).
«UtiForecast AI» es un modelo predictivo diseñado para identificar el riesgo de infecciones del tracto urinario en los pacientes. Analiza los factores clínicos y el historial de los pacientes para obtener información sobre las infecciones urinarias, lo que permite a los profesionales de la salud implementar medidas de protección de forma preventiva y mejorar los resultados de los pacientes, al tiempo que busca reducir los costos para los socios de la atención médica.
El conjunto de datos sintéticos utilizado para este modelo se alineó con los hallazgos de la investigación clínica para reflejar con precisión los factores de riesgo del paciente para las infecciones urinarias. La investigación incluye los estudios epidemiológicos de Medina y Castillo-Pino (1), las directrices de los CDC sobre los casos de infecciones urinarias (2), las tendencias de hospitalización analizadas por Simmering y otros (3), la educación de los pacientes impartida por la Clínica Cleveland (4) y las evaluaciones de las intervenciones realizadas por Meddings y otros (5). Estos estudios sirvieron de base para la elección de las variables y su importancia, lo que permitió al modelo ofrecer predicciones de riesgo confiables.
Las infecciones del tracto urinario (ITU) son las infecciones más comunes que se tratan en entornos ambulatorios en los Estados Unidos (1). También son el quinto tipo más común de infección adquirida en el hospital, y se estima que cada año se producen 62 000 infecciones en los hospitales de cuidados intensivos (2). Cada año, las infecciones urinarias provocan aproximadamente 400 000 hospitalizaciones, siete millones de visitas al consultorio y un millón de visitas al servicio de urgencias, lo que se traduce en unos 10 000 millones de dólares en gastos relacionados con la atención de las infecciones urinarias (3). Esta importante carga financiera se ve agravada por las 13 000 muertes anuales asociadas a infecciones urinarias adquiridas en el ámbito de la atención médica (2), de las cuales el 69% de las infecciones urinarias asociadas a catéteres (CAUTI) se consideran evitables (6).
«UtiForecast AI» es un modelo predictivo diseñado para identificar el riesgo de infecciones del tracto urinario en los pacientes. Analiza los factores clínicos y el historial de los pacientes para obtener información sobre las infecciones urinarias, lo que permite a los profesionales de la salud implementar medidas de protección de forma preventiva y mejorar los resultados de los pacientes, al tiempo que busca reducir los costos para los socios de la atención médica.
El conjunto de datos sintéticos utilizado para este modelo se alineó con los hallazgos de la investigación clínica para reflejar con precisión los factores de riesgo del paciente para las infecciones urinarias. La investigación incluye los estudios epidemiológicos de Medina y Castillo-Pino (1), las directrices de los CDC sobre los casos de infecciones urinarias (2), las tendencias de hospitalización analizadas por Simmering y otros (3), la educación de los pacientes impartida por la Clínica Cleveland (4) y las evaluaciones de las intervenciones realizadas por Meddings y otros (5). Estos estudios sirvieron de base para la elección de las variables y su importancia, lo que permitió al modelo ofrecer predicciones de riesgo confiables.
