Este whitepaper de Arkangel AI es una revisión narrativa focalizada de 28 fuentes sobre usos seleccionados de la inteligencia artificial en medicina de urgencias y cuidado crítico: triage y priorización, predicción de sepsis y vigilancia del deterioro clínico. Clasifica la evidencia por etapa (desarrollo retrospectivo, validación externa, evaluación prospectiva, impacto en procesos o desenlaces, e implementación rutinaria) y plantea preguntas de investigación sobre apoyo a la información y la documentación clínica.
La madurez es desigual. Los modelos retrospectivos muestran buena discriminación, como un AUC de 0.94 en la prueba interna de un modelo de sepsis que combina notas de enfermería y variables clínicas, pero la validación externa del Epic Sepsis Model, muy implementado, reportó un AUC de 0.63 (IC 95% 0.62–0.64). La evidencia prospectiva se limita a una evaluación de triage en un solo centro y a un ensayo aleatorizado por conglomerados en Tailandia, donde una alerta de sepsis mejoró la administración oportuna de antibióticos. El corpus no contiene ninguna evaluación primaria de estas tareas de IA en Latinoamérica; las fuentes regionales, como una que describe 257 UCI heterogéneas, tratan la carga de enfermedad y la infraestructura. Los autores recomiendan una evaluación prospectiva silenciosa solo después de definir la respuesta clínica, la capacidad y los criterios de suspensión. Es un whitepaper, sin revisión por pares.
