Fecha de publicación
20/11/2025
En los últimos años, las terapias respiratorias domiciliarias se han convertido en un pilar fundamental en el manejo de las enfermedades respiratorias. Permiten que los y las pacientes con diversas patologías pulmonares reciban el tratamiento y seguimiento en sus domicilios. Al mismo tiempo, el rápido desarrollo tecnológico de los dispositivos y la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de las terapias respiratorias están permitiendo avanzar hacia unas terapias más personalizadas y eficientes.
Hasta este momento, disponíamos de un gran volumen de información aportada por los distintos equipos de terapias respiratorias, pero carecíamos de las herramientas necesarias para procesarla. Varios estudios concluyen que la inteligencia artificial consigue recopilar estos datos clínicos, analizarlos e interpretarlos. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, la inteligencia artificial es capaz de identificar patrones clínicos compatibles con el inicio de una descompensación respiratoria, detectar asincronías entre el/la paciente y el ventilador mecánico o reconocer un uso ineficaz de los dispositivos terapéuticos.
En consecuencia, las principales líneas de aplicación de la IA en el ámbito de las terapias respiratorias domiciliarias se orientan hacia:
- Telemonitorización de los dispositivos: los datos clínicos enviados por los dispositivos actuales se integran en plataformas que permiten un seguimiento continuo de los y las pacientes por parte de los y las profesionales del sector sanitario.
- Personalización de los tratamientos:
- En el caso de pacientes con CPAP, el uso de la telemonitorización junto con los modelos predictivos permiten detectar de forma temprana a los/las pacientes con baja adherencia, fugas excesivas en el circuito o un índice de apneas residuales inadecuado. Con esta información, es posible diseñar intervenciones personalizadas que ayuden a corregir las incidencias y optimizar la eficacia del tratamiento.
- En pacientes con ventilación mecánica, los algoritmos de aprendizaje automático facilitan la detección temprana de anomalías en el flujo respiratorio, fugas elevadas o asincronías entre el/la paciente y el ventilador, y proponen ajustes automáticos de los parámetros para mejorar la adaptación al dispositivo.
- Prevención de reagudizaciones de las enfermedades respiratorias: mediante la monitorización continua de determinados parámetros fisiológicos, los sistemas de inteligencia artificial pueden predecir exacerbaciones respiratorias, y alertar a los/las profesionales y/o al/a la paciente, antes de que evolucionen a un proceso más grave, para reducir así el número de hospitalizaciones y mejorar la calidad de vida de los y las pacientes.
Aunque es cierto que todos estos avances suponen una revolución en las terapias respiratorias que conocíamos hasta el momento, los estudios consultados coinciden en que aún existen ciertas barreras que superar:
- Es necesario seguir avanzando en la investigación, con muestras poblacionales más grandes y diversas para poder validar correctamente los algoritmos.
- Al emplear un gran volumen de datos personales, se debe realizar un correcto cifrado de los mismos, para garantizar el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos.
- Resulta fundamental que los fabricantes de los diferentes dispositivos establezcan criterios comunes para la configuración de los parámetros programables, y garanticen la interoperabilidad y validez de los algoritmos en equipos de distintas casas comerciales.
Finalmente, podemos afirmar que la inteligencia artificial se ha incorporado de forma progresiva a las terapias respiratorias, y que permiten una mejor utilización de los datos clínicos existentes. Sin embargo, su evolución necesita de un mejor desarrollo para asegurar la fiabilidad, validez y aplicabilidad de los algoritmos a nivel poblacional.
Redactado por Silvia Arribas, enfermera de OXIGEN salud (Colegiada nº 7230 por el Colegio Oficial de Enfermería de Valladolid).
