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La IA permite identificar a niños con asma que son más propensos a sufrir infecciones respiratorias

Un estudio descubrió que un biomarcador digital basado en inteligencia artificial puede detectar desde los primeros años de vida a un grupo de chicos con asma con mayor riesgo de padecer neumonía, gripe e internaciones por exacerbaciones asmáticas.

La IA permite identificar a niños con asma que son más propensos a sufrir infecciones respiratorias La IA permite identificar a niños con asma que son más propensos a sufrir infecciones respiratorias

Domingo 2.11.2025
 10:26
Revista Viví Mejor SF
Revista Viví Mejor SF

La inteligencia artificial (IA) sigue transformando la medicina. Esta vez, un equipo de investigadores de la prestigiosa Clínica Mayo, en Estados Unidos, desarrolló una herramienta capaz de identificar desde la primera infancia a los niños asmáticos con más probabilidades de sufrir infecciones respiratorias graves.

El hallazgo podría mejorar la prevención, el tratamiento y la calidad de vida de millones de chicos que conviven con esta enfermedad crónica.

El asma es una de las enfermedades crónicas más frecuentes en la infancia.

Un marcador digital que “lee” las historias clínicas

El trabajo, publicado recientemente en la revista Journal of Allergy and Clinical Immunology, analizó los datos de más de 22.000 niños nacidos entre 1997 y 2016 en el sistema de salud de la Clínica Mayo.

Los especialistas aplicaron algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), una rama de la inteligencia artificial que permite que las computadoras “entiendan” y analicen texto humano.

En este caso, los investigadores usaron dos algoritmos ya validados: NLP-PAC (Criterios Predeterminados de Asma) y NLP-API (Índice Predictivo de Asma). Ambos examinan las historias clínicas electrónicas para determinar si un niño cumple los criterios que permiten diagnosticar o predecir la enfermedad.

El asma afecta a millones de niños en todo el mundo

A partir de estos indicadores, los niños fueron clasificados en cuatro grupos:

Los que cumplían ambos criterios (NLP-PAC+/NLP-API+).

Los que cumplían solo uno de ellos (PAC+ o API+).

Y los que no cumplían ninguno (PAC-/API-).

El análisis permitió observar que los chicos que pertenecían al primer grupo —es decir, los positivos en ambos criterios— tenían un riesgo significativamente mayor de desarrollar infecciones respiratorias agudas como neumonía e influenza (gripe), además de sufrir más episodios de exacerbaciones asmáticas, en comparación con los demás grupos.

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Los riesgos comienzan temprano

Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es que estas diferencias ya se manifiestan durante los primeros tres años de vida. En ese período, los niños identificados como de “alto riesgo” también mostraron una mayor incidencia de infecciones por virus sincicial respiratorio (VSR), una de las principales causas de hospitalización en la infancia.

“El fenotipo de riesgo elevado parece emerger muy temprano en la vida”, señalan los autores en el artículo. Esto significa que la herramienta podría utilizarse desde edades tempranas para anticipar complicaciones respiratorias y adaptar el seguimiento médico de cada niño de forma personalizada.

Según el doctor Young J. Juhn, investigador principal del estudio, “la posibilidad de identificar a los niños con asma más vulnerables mediante un biomarcador digital puede cambiar la forma en que abordamos la prevención. Permite actuar antes de que ocurran las exacerbaciones o las infecciones graves”.

Medicina más precisa

El asma es una de las enfermedades crónicas más frecuentes en la infancia. Afecta a millones de niños en todo el mundo y se asocia con hospitalizaciones recurrentes, ausentismo escolar y un importante impacto emocional y económico en las familias.

Si bien los tratamientos actuales son eficaces para controlar los síntomas, no todos los pacientes responden igual. Por eso, identificar subgrupos de riesgo es clave para aplicar estrategias de atención más personalizadas.

El estudio se enmarca en el campo de la medicina de precisión, que busca adaptar los cuidados a las características individuales de cada paciente. En este caso, el uso de inteligencia artificial permite detectar patrones invisibles a simple vista dentro de enormes volúmenes de información médica.

Los investigadores destacan que los algoritmos de lenguaje natural no analizan imágenes ni realizan diagnósticos automáticos, sino que procesan la información ya registrada en las historias clínicas para encontrar relaciones entre síntomas, antecedentes y resultados médicos. Así, este “biomarcador digital” se convierte en una herramienta complementaria para los profesionales de la salud.

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Un futuro prometedor

Aunque los resultados son prometedores, los autores aclaran que el hallazgo debe confirmarse en otros contextos poblacionales y que el uso clínico de esta herramienta aún requiere más investigación. Sin embargo, el estudio marca un paso importante hacia la integración de la inteligencia artificial en la atención pediátrica.

“La IA no reemplaza al médico, pero puede ayudarlo a ver lo que los ojos humanos no siempre detectan en tiempo real”, explicó Juhn. “Si podemos identificar a tiempo a los niños más propensos a las infecciones graves, podemos intervenir antes y posiblemente evitar hospitalizaciones o complicaciones”.

Este avance se suma a una tendencia global que combina tecnología, datos clínicos y salud pública para prevenir enfermedades respiratorias, que siguen siendo una de las principales causas de internación infantil en el mundo.

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