Horizontes de la partería. Salud materna, sexual y reproductiva América Latina y el Caribe 2024-2026. Compilado de publicaciones breves

Horizontes de la Partería: Salud Sexual y Materna en América Latina y el Caribe en la mejor información disponible. En este escenario, la IA y las nuevas tecnologías pueden ser herramientas poderosas para detectar riesgos precozmente y ordenar la respuesta de las redes de salud. ¿Qué dice la evidencia sobre el uso de IA en salud materna y perinatal? Al analizar la literatura científica más reciente, la promesa de la IA en salud materna y peri natal (Tabla 1), muestra resultados concretos, aunque desiguales: • Diagnóstico y tamizaje: la evidencia confirma que el desarrollo de la IA está fuertemente concentrado en el apoyo diagnóstico. Una revisión reciente de más de 2.600 estudios indicó que el 74,2% de las aplicaciones se enfocan en detectar y clasificar condiciones, sostenidas principalmente por el análisis de imágenes médicas 7 . Esto ofrece un apoyo para la partería al actuar como un sistema de "doble lectura" o apoyo a la decisión que reduce la variabilidad entre observadores en el cálculo de la edad gestacional, sobre todo en zonas con escasez de especialistasª. más estrechamente. Continuidad y decisión intraparto: Mientras que herramientas digitales como chatbots bilingües para el seguimiento postparto muestran altos niveles de satisfacción del 84% al 95% en ensayos controlados, el apoyo directo durante el trabajo de parto sigue siendo un desafío 8 • 9 . El uso de IA basada en señales fisiológicas en tiempo real (como la cardiotocografía) para la monitorización intraparto, es aún minoritario, representando el 6,5% en la investigación actual7. Esto indica que la prudencia clínica (entendida como la valoración integral y presencial del profesional), sigue siendo el estándar de oro. La partería ante el desafío regional: De la exploración a la implementación de la IA Mientras países como China y Estados Unidos lideran la evidencia, nuestra región contribuye con menos del 20% de las publicaciones científicas en esta materia 7 . Según el relevamiento del Centro de Inteligencia Artificial y Salud para América Latina y el Caribe, de 143 experiencias de IA en Salud Sexual Reproductiva y Materna (SSRM), el 48% se mantiene en fases exploratorias y un 35% en etapa piloto. Entre las experiencias e iniciativas destacadas se encuentran: Chile, con su implementación de chatbots (SARA) para consejería en SSRM (fase de implementación); Argentina, con el uso de algoritmos para el tamizaje y seguimiento prenatal (fase piloto); y Brasil, con el desarrollo de modelos predictivos de mortalidad materna basados en grandes bases de datos nacionales (fase piloto) 1 º. Solo un 9% de las iniciativas regionales ha logrado alcanzar la fase de implementación plena 1°. La región no está vacía de innovación, sino que debe tener cuidado de no encontrarse siempre en la fase de "piloto eterno". • Predicción de riesgo: los modelos de aprendizaje automático están demostrando una capacidad superior a los métodos estadísticos tradicionales para anticipar complicaciones graves. En el caso la hemorragia postparto, primera causa de mortalidad materna, una revisión sistemática que abarcó a más de 380.000 pacientes mostró que los modelos de machine learning superan a los modelos estadísticos tradicionales, alcanzando un Odds Ratio (OR) de 1,95 en su desempeño predictivo, es decir, mayor probabilidad de éxito frente a modelos clásicos 9 . Esto significa herramientas más potentes para que la partera identifique a quién vigilar En ese sentido, este panorama sugiere que el ------- 17 -------