Los bebés que nacen con bajo peso (menos de 2,5 kilogramos) tienen un riesgo 20 veces mayor de mortalidad. Además, tienen más probabilidades de desarrollar en el futuro enfermedades neurológicas, cardiovasculares, diabetes y problemas de crecimiento.
Un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Sao Paulo (USP) en Brasil ha demostrado que los modelos de aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial) pueden utilizarse para predecir estos casos y, con ello, prevenir complicaciones, permitiendo intervenciones más tempranas y eficaces.
La investigación se basó en datos de 1579 gestantes acompañadas por la cohorte poblacional de Araraquara, en el interior del estado brasileño de de Sao Paulo, y representa la primera aplicación de algoritmos avanzados de aprendizaje automático con este fin en el país. El trabajo, respaldado por la Fundación de Apoyo a la Investigación Científica del Estado de Sao Paulo (FAPESP) de Brasil, también sirve como contrapunto a la mayoría de los estudios de este tipo, que utilizan datos de países del Norte Global.
Los investigadores probaron cuatro algoritmos de aprendizaje automático: Random Forest, XGBoost, LightGBM y CatBoost, destacándose el XGBoost, que presentó los mejores resultados en la identificación de embarazos con alto riesgo.
“Estos hallazgos tendrán repercusiones significativas en la práctica clínica y en la formulación de políticas públicas, dado que el uso de inteligencia artificial puede permitir intervenciones más tempranas, ayudando a reducir los riesgos asociados al bajo peso al nacer y mejorando la salud maternoinfantil”, afirma Patrícia Rondó, profesora de la Facultad de Salud Pública de la Universidad de Sao Paulo (FSP-USP) y coautora del estudio.
