Sistema de monitoreo para mujeres embarazadas con herramientas de IoT e IA: caso de aplicación Fundación Hospital San Pedro - Pasto, Colombia

Resumen

La Morbilidad Materna Extrema (MME) representa un problema crítico de salud pública en Colombia, especialmente en Nariño, donde factores socioeconómicos y dificultades de acceso a la atención médica han incrementado su incidencia. Para abordar esta problemática, se ha desarrollado un sistema de monitoreo basado en Inteligencia Artificial (IA) e Internet de las Cosas (IoT) en la Fundación Hospital San Pedro (FHSP) de Pasto, con el objetivo de reducir complicaciones obstétricas severas mediante la detección temprana y el monitoreo continuo.

El proyecto responde a la necesidad de optimizar la identificación y seguimiento de pacientes en riesgo de MME. Sus objetivos incluyen: (i) la creación de un modelo de clasificación de riesgo basado en IA, categorizando a las pacientes en riesgo Alto, Medio y Bajo; (ii) el desarrollo de una aplicación móvil para la captura y análisis de datos clínicos en la FHSP; (iii) la implementación de un Kit IoT para el monitoreo extramural de pacientes de alto riesgo; y (iv) la estructuración de un programa de prevención basado en los datos recolectados.

La metodología comprende el análisis de 21,770 registros de pacientes atendidas en la FHSP entre 2013 y 2023, aplicando modelos de Machine Learning como Regresión Logística, Random Forest, XGBoost y Redes Neuronales, con precisiones superiores al 98%. Este análisis permitió diseñar una aplicación móvil que clasifica en tiempo real el riesgo obstétrico, optimizando el seguimiento clínico. Paralelamente, el Kit IoT desarrollado mide presión arterial, frecuencia cardíaca, saturación de oxígeno y temperatura, permitiendo la supervisión remota de pacientes de alto riesgo.

Los resultados incluyen dos herramientas clave: (1) una aplicación móvil en operación en la FHSP, que facilita la recolección de datos y la generación de alertas de riesgo, y (2) un Kit IoT en fase de pruebas, que transmite datos a una plataforma en la nube para el seguimiento continuo de pacientes. Además, la integración de estos desarrollos ha dado lugar a un programa de prevención, proporcionando información epidemiológica importante para la formulación de políticas públicas en salud materna.

Este sistema innovador combina el las ventajas de los modelos predictivo del Machine Learning con la conectividad y monitoreo de herramiantas IoT, ofreciendo una solución escalable para buscar mejorar la atención prenatal y mitigar el riesgo de la mortalidad materna en poblaciones vulnerables.