La atención prenatal en áreas rurales de Guatemala enfrenta desafíos significativos debido a la falta de recursos y personal médico especializado. Un equipo internacional ha desarrollado una aplicación móvil basada en inteligencia artificial (IA) que permite a las parteras evaluar la salud fetal en tiempo real durante visitas domiciliarias. Este artículo explora el desarrollo, implementación y resultados preliminares de esta innovación tecnológica.
Puntos Clave:
- Desarrollo de la Aplicación:
La aplicación utiliza TensorFlow Lite y algoritmos en Python dentro de un entorno Kotlin para procesar datos en tiempo real, permitiendo su uso en dispositivos móviles de bajo costo sin necesidad de conexión a internet. - Implementación en el Campo:
La herramienta ha sido pilotada en comunidades rurales de Guatemala, donde las parteras la utilizan para monitorear la salud fetal durante visitas domiciliarias, mejorando la detección temprana de complicaciones. - Resultados Preliminares:
Los primeros resultados indican una mejora en la calidad de la atención prenatal y una mayor confianza de las parteras en la toma de decisiones clínicas.
Relevancia Clínica:
- Mejora en la Atención Prenatal:
La aplicación permite una evaluación más precisa y oportuna de la salud fetal, lo que puede reducir la mortalidad materna y neonatal en áreas con recursos limitados. - Empoderamiento del Personal de Salud:
Al proporcionar herramientas tecnológicas accesibles, se fortalece la capacidad de las parteras y otros trabajadores de la salud en comunidades rurales. - Modelo Replicable:
Esta innovación puede servir como modelo para implementar soluciones similares en otras regiones con desafíos similares en la atención prenatal.
Referencias:
- Katebi, N., Ahmad, M., Motie-Shirazi, M., et al. (2025). Edge AI for Real-time Fetal Assessment in Rural Guatemala. arXiv. Recuperado de https://arxiv.org/abs/2503.09659
