Análisis de sangre de rutina y modelos de IA podrían predecir preeclampsia y anemia
Actualizado el 19 Jan 2026
La preeclampsia y la anemia son importantes causas de mortalidad materna e infantil en todo el mundo, y juntas causan más de medio millón de muertes al año, dejando a millones de personas con complicaciones de salud a largo plazo. El diagnóstico temprano es crucial, pero sigue siendo difícil en entornos de bajos recursos, donde la capacidad de laboratorio y la atención especializada son limitadas. La mayoría de los diagnósticos se siguen realizando tras la aparición de los síntomas, cuando el riesgo para la madre y el bebé ya es alto. Ahora, un enfoque basado en inteligencia artificial (IA) podría predecir estas afecciones con mayor antelación utilizando datos de análisis de sangre rutinarios.
Siemens Healthineers (Erlangen, Alemania), con el apoyo financiero de la Fundación Gates (Seattle, Washington, EUA), ha llevado a cabo un proyecto centrado en la aplicación del aprendizaje automático a datos de hemograma completo (HC) combinados con metadatos básicos de los pacientes. El objetivo es reducir la carga diagnóstica y, al mismo tiempo, permitir una estratificación del riesgo más temprana y precisa durante el embarazo.
Los modelos de aprendizaje automático analizarán los parámetros del hemograma completo (HC) recopilados rutinariamente junto con información clínica relevante, como los niveles de ferritina. Estos datos se utilizarán para generar una puntuación integrada de salud materna que detecta el riesgo temprano de preeclampsia e identifica la anemia. Dado que las pruebas de HC ya forman parte de la atención prenatal estándar en todo el mundo, este enfoque no requiere pruebas adicionales ni nueva infraestructura de laboratorio.
El proyecto desarrollará y validará algoritmos en colaboración con socios del Sur Global, garantizando su idoneidad para entornos sanitarios con recursos limitados. La preeclampsia por sí sola causa más de 76.000 muertes maternas y más de 500.000 muertes perinatales al año, con la mayor incidencia en países de ingresos bajos y medios. La anemia afecta a cientos de millones de mujeres y niños en todo el mundo y es prevenible y tratable si se detecta a tiempo.
De tener éxito, la puntuación de salud materna derivada de IA podría ayudar a los profesionales sanitarios de primera línea a identificar precozmente embarazos de alto riesgo y priorizar intervenciones oportunas. Este enfoque podría ayudar a cambiar la atención, pasando de la reacción a los síntomas graves a una gestión proactiva de riesgos utilizando los datos existentes. Siemens planea publicar los resultados sobre la validez del algoritmo y el rendimiento clínico en situaciones reales al finalizar el proyecto.
“La IA sanitaria contribuirá enormemente a predecir resultados, en lugar de simplemente reaccionar a los síntomas”, afirmó Bernd Montag, director ejecutivo de Siemens Healthineers. “Me entusiasma este esfuerzo para que el diagnóstico temprano no solo sea una posibilidad, sino un estándar escalable para mujeres y niños de todo el mundo”.
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