Modelos predictivos con IA para complicaciones dermatológicas y sistémicas y su impacto de la salud gastrointestinal en la recuperación post-quirúrgica y traumatología

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.70577/asce.v5i1.644

Palabras clave:

Inteligencia artificial; Modelos predictivos; Complicaciones dermatológicas; Salud gastrointestinal; Recuperación post-quirúrgica.

Resumen

La aplicación de modelos predictivos basados en inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta revolucionaria en la identificación temprana y manejo de complicaciones dermatológicas y sistémicas durante la recuperación post-quirúrgica y en traumatología. Estos modelos analizan grandes volúmenes de datos clínicos, imágenes y biométricos para anticipar eventos adversos, incluyendo alteraciones en la salud gastrointestinal que pueden afectar significativamente el pronóstico postoperatorio. La integración de IA en el monitoreo continuo permite la detección precoz de infecciones, cicatrización anómala y disfunciones sistémicas, optimizando la toma de decisiones clínicas y personalizando intervenciones terapéuticas. En el contexto de la traumatología, estas tecnologías facilitan la evaluación del estado del tejido y la respuesta inflamatoria, aportando información crítica para ajustar planes de rehabilitación y prevenir complicaciones secundarias. Además, la IA contribuye a mejorar la precisión quirúrgica, reducir el tiempo de intervención y minimizar la incidencia de efectos adversos gastrointestinales relacionados con la cirugía y tratamientos concomitantes. Este enfoque integrativo potencia la recuperación funcional, mejora la calidad de vida del paciente y reduce la carga sobre los sistemas de salud. Este artículo revisa los avances recientes en modelos predictivos de IA aplicados a complicaciones dermatológicas y sistémicas, destacando su impacto en la salud gastrointestinal durante el proceso postoperatorio, y discute las perspectivas futuras para incorporar estas tecnologías de manera ética y eficiente en la práctica clínica.

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Publicado

2026-02-06

Cómo citar

Triviño Peña, D. A., Garnica Pazmiño, K. N., Canales Muzante, G. K. E., Gaibor Litardo, J. Y., & Mantilla Castro, I. C. (2026). Modelos predictivos con IA para complicaciones dermatológicas y sistémicas y su impacto de la salud gastrointestinal en la recuperación post-quirúrgica y traumatología. ASCE MAGAZINE, 5(1), 1296–1310. https://doi.org/10.70577/asce.v5i1.644

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