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Prueba de madurez pulmonar con IA identifica recién nacidos con mayor riesgo de dificultad respiratoria

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 24 May 2025
Imagen: el dispositivo POC predice rápidamente la enfermedad respiratoria neonatal al nacimiento en la UCIN (foto cortesía de Shutterstock)
Imagen: el dispositivo POC predice rápidamente la enfermedad respiratoria neonatal al nacimiento en la UCIN (foto cortesía de Shutterstock)

Cada año, aproximadamente 300.000 bebés nacen en Estados Unidos entre las 32 y 36 semanas de gestación, según datos nacionales de salud. Este grupo presenta un riesgo elevado de dificultad respiratoria, un factor importante que contribuye a la morbilidad neonatal y a las hospitalizaciones prolongadas. Los enfoques clínicos convencionales suelen basarse en un método de "esperar y observar" para determinar qué bebés requieren intervención. Desafortunadamente, este enfoque puede resultar en un mayor número de ingresos a la UCIN, retrasos en los tratamientos, mayores gastos de atención médica y mayor estrés para las familias y los bebés. Ahora, una prueba de madurez pulmonar (LMT) basada en inteligencia artificial (IA) está lista para cerrar esta brecha al proporcionar una herramienta de detección objetiva que ayuda a identificar con mayor prontitud a los recién nacidos en riesgo.

SIME Diagnostics (Londres, Reino Unido) ha desarrollado una plataforma innovadora que incluye un dispositivo de punto de atención y un cartucho desechable, diseñado para analizar rápidamente muestras recolectadas rutinariamente sin necesidad de reactivos. El dispositivo permite la evaluación en tiempo real de la bioquímica pulmonar mediante la medición de biomarcadores clave: lecitina y esfingomielina. La proporción de estos biomarcadores refleja los niveles de surfactante, cruciales para un intercambio eficiente de oxígeno en los pulmones en desarrollo. Al ofrecer a los profesionales clínicos datos valiosos para orientar las decisiones sobre asistencia respiratoria durante la primera hora de vida, la plataforma de IA facilita la identificación temprana de bebés que necesitan intervención, reduciendo tratamientos innecesarios y minimizando los retrasos. Esta plataforma está diseñada específicamente para su uso en unidades de cuidados intensivos, ayudando a los profesionales sanitarios a brindar atención respiratoria oportuna y específica.

En un estudio reciente con 207 bebés prematuros tardíos (nacidos con más de 30 semanas de gestación), los investigadores analizaron muestras de aspirado gástrico con el dispositivo de punto de atención de SIME Diagnostics. Los resultados indicaron que la LMT evaluó con éxito los biomarcadores relacionados con la madurez pulmonar, lo que facilitó la identificación temprana de bebés con riesgo de dificultad respiratoria. El estudio concluyó que el dispositivo predijo con precisión qué bebés requerirían asistencia respiratoria prolongada e identificó a aquellos cuya necesidad de dicha asistencia se resolvería en un plazo de seis horas. Los estudios y evaluaciones clínicas en curso buscan perfeccionar aún más las aplicaciones del dispositivo, lo que podría extender su uso a diversos entornos hospitalarios.

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