Algoritmos automatizados para identificar pacientes que requieren cuidados paliativos: una revisión sistemática y metaanálisis

Encontrar ayuda antes, no después

Cuando las personas viven con una enfermedad grave, las conversaciones sobre confort, dignidad y el tipo de atención que realmente desean suelen llegar demasiado tarde. Este artículo examina si los ordenadores pueden escanear discretamente el historial médico en segundo plano y llamar la atención de los médicos cuando un paciente podría beneficiarse de cuidados paliativos: un apoyo especializado centrado en aliviar síntomas y alinear el tratamiento con lo que más importa a los pacientes y a sus familias.

Cómo los ordenadores pueden detectar necesidades ocultas

Los hospitales modernos recopilan enormes cantidades de información sobre cada paciente: edad, diagnósticos, pruebas de laboratorio, medicamentos y más. Los estudios incluidos en esta revisión probaron herramientas automatizadas que filtran estos historiales clínicos electrónicos y señalan a las personas que pueden tener grandes necesidades de cuidados paliativos. En lugar de esperar a que un clínico ocupado note que alguien está empeorando o desbordado, el sistema envía una alerta o coloca una sugerencia directamente en el flujo de trabajo del equipo de atención, incitando a una consulta de cuidados paliativos o a una conversación estructurada con la familia. Estas herramientas se probaron en muchos entornos—plantas generales de hospital, unidades de cuidados intensivos, servicios de urgencias y clínicas oncológicas—principalmente en Estados Unidos e incluyeron a más de 125.000 pacientes adultos.

Qué encontraron los estudios

En siete ensayos aleatorizados, los pacientes identificados por estos sistemas automatizados tenían mucha más probabilidad de recibir la visita de un especialista en cuidados paliativos que aquellos con la atención habitual. Este efecto se observó tanto en personas con cáncer como en quienes padecían otras enfermedades graves. Las herramientas también condujeron a una mayor documentación formal de decisiones de no reanimación, las órdenes que indican al equipo médico que no intente RCP si el corazón o la respiración del paciente se detienen. Estos cambios sugieren que las alertas no solo se disparan en silencio en segundo plano; están provocando conversaciones y decisiones reales sobre el tipo de atención que las personas desean al final de la vida.

Dónde el impacto fue modesto

Otros resultados variaron menos drásticamente. La inscripción en hospicio—un servicio centrado en el confort en los últimos meses de vida—fue en general similar entre los pacientes apoyados por algoritmos y los que recibieron atención habitual. Sin embargo, en al menos un estudio oncológico, las personas del grupo de atención habitual tenían más probabilidad de iniciar hospicio solo en los últimos días de vida, lo que sugiere que pudieron recibir apoyo demasiado tarde para marcar una diferencia significativa. Medidas como el tiempo pasado en el hospital o en cuidados intensivos, las reingresos en 30 días y el estrés, la depresión, la ansiedad y el trastorno por estrés postraumático valorados por la familia no mostraron mejoras claras, aunque hubo pequeñas tendencias en una dirección favorable.

Por qué más muertes en el hospital no implica necesariamente daño

Un hallazgo llamativo fue un leve aumento de las muertes durante la estancia hospitalaria entre los pacientes expuestos a estas herramientas. Los autores sostienen que esto probablemente no significa que los algoritmos sean dañinos. Más bien, el reconocimiento más precoz del deterioro del paciente puede llevar a conversaciones más honestas sobre el pronóstico y a decisiones más frecuentes de centrarse en el confort en lugar de en procedimientos agresivos o traslados a cuidados intensivos. En otras palabras, las personas podrían estar falleciendo en el hospital de una manera más pacífica y planificada que refleje mejor sus preferencias, en lugar de ser sometidas a todo tipo de medidas para prolongar la vida.

Límites y próximos pasos

Hacer que estos sistemas funcionen bien depende de más que del código. Los clínicos deben confiar en las alertas, disponer de tiempo y personal para responder y sentirse cómodos abordando temas sobre el final de la vida con pacientes y familias. Algunos ensayos tuvieron dificultades porque, incluso cuando el sistema identificaba correctamente a pacientes con altas necesidades, no había suficientes especialistas en cuidados paliativos o los pacientes dudaban en aceptar este tipo de apoyo. Todos los ensayos se realizaron en Estados Unidos, por lo que aún no está claro cuán bien se transferirán los resultados a otros sistemas sanitarios con culturas, recursos y formas de organizar la atención diferentes.

Qué significa esto para pacientes y familias

En conjunto, esta revisión sugiere que permitir que los ordenadores escaneen el historial médico puede ayudar a llevar los cuidados paliativos junto a la cama antes y a que las decisiones clave—como las órdenes de no reanimación—se discutan y documenten con más probabilidad. Aunque las herramientas no cambiaron de forma drástica todas las medidas de uso hospitalario o de malestar familiar, parecen orientar la atención hacia lo que muchos pacientes dicen querer: menos procedimientos no deseados y más atención al confort, la comunicación y los objetivos personales al final de la vida.

Cita: Hou, CW., Hu, MC., Gautama, M.S.N. et al. Automated algorithms for identifying patients requiring palliative care: a systematic review and meta‑analysis. npj Digit. Med. 9, 238 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02429-4

Palabras clave: cuidados paliativos, historiales clínicos electrónicos, soporte de decisión clínica, atención al final de la vida, algoritmos sanitarios