CUIDADOS INTENSIVOS IA GRUPO 12_SEMANA4.pptx

semana 4

1. Integrantes: Huayanay Ugarte, Guillermina Ichuta Cáceres, Fiorela Rojas Quiñones, Isaac Daniel Timoteo Conislla, Jherfi Trinidad Chombo, Yina Rosmery Docente : Mag . Félix Valerio Haro Año del Árticulo: 2024 Curso: METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION https://doi.org/10.11565/arsmed.v49i2.2070

2. " La IA permite un monitoreo continuo y la detección temprana de cambios fisiológicos en pacientes críticos, mejorando la calidad de la atención." Utilizacion de la Inteligencia Artificial en cuidados intensivos Observación

3. "La IA mejora la interpretación de imágenes radiológicas y tomográficas, reduciendo el tiempo de diagnóstico en pacientes críticos en cuidados intensivos." Observación

4. Hipótesis “ La implementación de la inteligencia artificial en unidades de cuidados intensivos mejora la eficiencia, precisión y calidad de la atención médica, permitiendo un diagnóstico más temprano a través de monitoreo en tiempo real, personalización del tratamiento y una optimización en el uso de recursos, cuando es implementada y validada adecuadamente .”

5. Problema #1 Escasez de recursos humanos calificados en unidades de cuidados intensivos .

6. Problema #2 Alta incidencia de complicaciones (Infecciones nosocomiales ,sepsis y úlceras por presión) en pacientes Críticos.

7. Monitoreo continuo de parámetros fisiológicos para detección temprana de deterioro clínico Análisis de imágenes médicas para evaluar rápido y con precisión a pacientes críticos. Gestión y análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real para apoyar decisiones clínicas Experimentación en IA Médica

8. Experimentación en Monitoreo y Diagnóstico Inteligente Personalización de dosis y tratamientos con base en datos clínicos y antropométricos utilizando la IA Ajuste automático de parámetros en ventiladores mecánicos. Optimización de recursos hospitalarios y planificación de horarios mediante modelos predictivos de IA

9. Conclusiones La implementación de IA en las UCI puede mejorar significativamente la eficiencia, precisión y calidad de la atención médica, beneficiando a pacientes críticos. Es fundamental abordar aspectos éticos, garantizar la seguridad en el manejo de datos y promover la colaboración entre tecnología y profesionales de la salud. Todo desarrollo de IA con aplicación clínica debe ser rigurosamente probado y validado antes de ser implementado para asegurar su efectividad y seguridad.

10. Referencias Bibliográficas Autor y Año Tema Aporte Al-Dasuqi et al. (2022) Radiología Revisión de aplicaciones, retos y oportunidades de la IA en urgencias. Amar et al. (2022) Gestión hospitalaria IA para planificación y programación de personal. Bates et al. (2021) Seguridad del paciente Potencial de IA para mejorar seguridad clínica. Benzinger et al. (2023) Ética clínica Debate sobre apoyo de IA en decisiones médicas. Corbin et al. (2022) Antibióticos Machine learning para personalizar tratamientos. Gillis et al. (2023) Infecciones IA para prevenir infecciones asociadas a catéteres. Goldstein & Navar (2020) Cardiología Modelos de IA en predicción de riesgo cardiovascular. Najjar & Najjar (2023) Radiología Revisión de integración de IA en diagnóstico médico.

11. Muchas Gracias