El uso de inteligencia artificial puede mejorar el estado de salud de las embarazadas
Un estudio publicado por la Universidad de Sevilla afirma que esta tecnología ayuda a diagnosticar antes defectos de nacimiento, diabetes gestacional y el parto pretérmino.
Investigadores de la Universidad de Sevilla han realizado un riguroso y pormenorizado análisis de cómo se ha estado aplicando la inteligencia artificial en los últimos doce años en el ámbito del embarazo. En esta línea, se ha confirmado que trastornos como los defectos de nacimiento congénitos del corazón o la macrosomía, la diabetes gestacional y el parto pretérmino, son detectados de manera más temprana gracias al uso de la inteligencia artificial. En este último caso, incluso, estudios donde se aplica la inteligencia artificial han encontrado una correlación entre el número de partos pretérmino y la contaminación medioambiental a la que han estado previamente expuestas las embarazadas.

Este estudio confirma que trastornos como los defectos de nacimiento congénitos del corazón o la macrosomía, la diabetes gestacional y el parto pretérmino, son detectados de manera más temprana gracias al uso de la inteligencia artificial.
“Existe un interés creciente por la aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la obstetricia y ginecología. Este tipo de aplicaciones no solamente puede monitorizar la salud de la mujer durante el embarazo, sino que también puede ayudar a mejorar la prestación universal de los servicios sanitarios, sobre todo en aquellas zonas más desfavorecidas. Por tanto, esta disciplina contribuye a la mejora de la salud tanto a nivel individual como a nivel comunitario”, afirma la investigadora de la Universidad de Sevilla, María del Carmen Romero.
Por otra parte, este trabajo evidencia que los estudios donde se han tenido en cuenta las emociones como parámetros de entrada en los modelos de predicción de riesgo en el embarazo son prácticamente inexistentes (únicamente el 1,28% de los estudios analizados) y muy pocos se enfocan en la salud mental de la embarazada (sólo 5,1% de los estudios analizados), a pesar de que está demostrado que la salud psicológica de la mujer está correlacionada con el riesgo de que esta pueda sufrir determinadas enfermedades propias del embarazo. Se trata de un estado vital que conlleva la necesidad de cambios y de nuevos aprendizajes que puede llegar a provocar estados de ansiedad, miedo, preocupación, e incluso depresión en la mujer.
Los sistemas basados en computación afectiva podrían permitir la interacción emocional con la embarazada y, por ejemplo, detectar cambios emocionales y ofrecerle determinadas pautas o recomendaciones a seguir, que previamente el sistema habría aprendido de los médicos. Esto puede hacer que la paciente se sienta más segura y cercana a su servicio de salud y puede reducir los habituales sentimientos de ansiedad o preocupación, que pueden acabar derivando en problemas físicos.
“Dado que existen evidencias científicas previas que respaldan la idea de que el estado emocional y la salud mental de la embarazada puede influir en la aparición de riesgos en el embarazo, nuestro estudio pone de manifiesto la existencia de un nicho de investigación multidisciplinar muy interesante en el ámbito de la salud y el bienestar de las embarazadas para la computación afectiva”, añade la investigadora.
Este trabajo, que ha contado con la colaboración del Servicio de Biblioteca de la Universidad de Sevilla, ha sido liderado por la Dra. María del Carmen Romero Ternero junto a la doctoranda Andreea Madalina Oprescu y la Dra. Gloria Miró Amarante, de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la US, los investigadores y médicos el Dr. Lutgardo García Díaz y el Dr. Luis M. Beltrán Romero del Hospital Universitario Virgen del Rocío, y la Dra. Victoria Eugenia Rey Caballero, Directora Médica de CAREMUJER Clínica Ginecológica.
Referencia bibliográfica:
Artificial Intelligence in Pregnancy: A Scoping Review. Oprescu, Andreea, Amarante, Gloria, García-Díaz, Lutgardo, Beltrán, Luis, Caballero, Victoria, Romero-Ternero, MCarmen. October 2020. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3028333
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