Algoritmos de priorización en urgencias: triaje automatizado para agilizar la toma de decisiones clínicas
En el dinámico entorno de las urgencias, la capacidad de priorizar eficazmente a los pacientes es crucial para optimizar los resultados clínicos y la eficiencia operativa. Los algoritmos de priorización y el triaje automatizado están emergiendo como herramientas esenciales para mejorar la toma de decisiones clínicas. Estos sistemas no solo permiten una evaluación más rápida y precisa de la gravedad de los pacientes, sino que también liberan recursos humanos para centrarse en la atención directa al paciente.
Profundizando en el triaje automatizado
El uso de modelos de lenguaje de gran escala y otras tecnologías de inteligencia artificial (IA) está transformando la medicina de urgencias. Estos modelos pueden mejorar significativamente la toma de decisiones clínicas al proporcionar soporte en tiempo real para el triaje, permitiendo el reconocimiento temprano de la urgencia del paciente. Además, la automatización de la síntesis de registros de pacientes puede reducir la carga administrativa y mejorar la atención centrada en el paciente.
Un estudio reciente sobre el uso de herramientas de soporte de decisión clínica para el triaje de quemaduras agudas destaca cómo estas tecnologías pueden asistir en el diagnóstico, la referencia y el triaje desde el punto de atención hasta los centros especializados. Esto no solo mejora la equidad en el acceso a la atención adecuada, sino que también optimiza el uso de los recursos disponibles.
Por otro lado, el desarrollo de algoritmos de decisión remota automatizados para situaciones de incidentes con múltiples víctimas (MCI) ha demostrado ser una estrategia viable para categorizar el nivel de emergencia de un paciente utilizando parámetros clínicos medidos con dispositivos portátiles. Estos algoritmos pueden ser empleados para transferir pacientes y redistribuir recursos disponibles según sus prioridades.
Conclusiones
La implementación de algoritmos de priorización y triaje automatizado en las urgencias representa un avance significativo en la toma de decisiones clínicas. Estas tecnologías no solo mejoran la eficiencia operativa y la calidad de la atención al paciente, sino que también permiten una mejor gestión de los recursos en situaciones críticas. A medida que continuamos integrando estas herramientas en la práctica clínica, es esencial seguir investigando y validando su uso para garantizar su seguridad y eficacia.
Referencias
- [1] The Role of Large Language Models in Transforming Emergency Medicine: Scoping Review
- [2] Clinical decision-support for acute burn referral and triage at specialized centres - Contribution from routine and digital health tools
- [3] Automated remote decision-making algorithm as a primary triage system using machine learning techniques
Creado 24/1/2025