Evoluci贸n en el dolor de cuello
Inteligencia artificial y el m茅todo tradicional determinan la misma evoluci贸n
El dolor de cuello聽representa una de las cuatro principales causas de discapacidad en el mundo y, aunque muchos pacientes mejoran a corto plazo, entre el聽50% y el 85%聽siguen sufriendo dolor entre 1 y 5 a帽os despu茅s de su inicio. Identificar precozmente a los pacientes que van a evolucionar mal e individualizar los tratamientos m谩s efectivos para mejorar el pron贸stico en cada caso es esencial para mejorar las decisiones cl铆nicas y la eficiencia de los recursos sanitarios. Por eso, desarrollar modelos predictivos fiables es desde hace a帽os una prioridad de la investigaci贸n cient铆fica de este campo.
Para desarrollar modelos predictivos capaces de individualizar el pron贸stico de cada paciente se suelen usar modelos de regresi贸n, aunque聽la inteligencia artificial (IA)聽aporta posibilidades prometedoras. Un reciente estudio ha comparado el acierto del pron贸stico establecido usando modelos de聽regresi贸n tradicional聽con el obtenido mediante seis algoritmos de inteligencia artificial, al analizar la evoluci贸n de 3.001 pacientes espa帽oles con dolor de cuello atendidos en la pr谩ctica cl铆nica rutinaria de la sanidad p煤blica, concertada y privada en 11 Comunidades Aut贸nomas. El estudio ha sido publicado en la revista聽European Spine Journal.
Los distintos m茅todos coincidieron en los principales factores que identificaron como 煤tiles para predecir la evoluci贸n de los pacientes: la duraci贸n del dolor, algunos hallazgos radiol贸gicos, que el paciente siga trabajando o no, y que sea tratado o no mediante intervenci贸n聽neurorreflejoter谩pica.
Para聽Ana Royuela, de la Unidad de Bioestad铆stica Cl铆nica del Instituto de Investigaci贸n Sanitaria Puerta de Hierro-Segovia de Arana y coautora del estudio, 鈥渆ste estudio refleja que, aunque en el futuro, los m茅todos de inteligencia artificial pueden desempe帽ar un papel destacado en la modelizaci贸n pronostica, la mejor铆a que actualmente aportan frente a los m茅todos tradicionales en estudios cl铆nicos es marginal, y depende de varios factores, como el tama帽o de la muestra, el tipo de variable elegida en el estudio y聽la enfermedad investigada鈥.
Fuente: OK Diario 31-07-2022
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