Introducción
Los modelos de predicción son utilizados en la cirugía de trasplantes para personalizar tratamientos y anticipar resultados, como supervivencia del injerto y mortalidad. El objetivo de este artículo fue revisar las herramientas empleadas en trasplantes de órganos sólidos para la identificación de factores de riesgo y la optimización de tratamientos.
Métodos
Se realizó una revisión de la literatura sobre herramientas de predicción en trasplantes de órganos sólidos. Adicionalmente, se presentó un ejemplo práctico de regresión logística aplicada a trasplantes hepáticos, mostrando el desarrollo, evaluación y validación de modelos predictivos en contextos clínicos reales.
Resultados
Comparadas con las técnicas tradicionales, las técnicas de machine learning permiten procesar grandes volúmenes de datos complejos. Así incrementan la precisión en la identificación de factores de riesgo y el desempeño de los modelos predictivos. El ejemplo práctico usó una regresión logística para la predicción de resultados en trasplantes hepáticos. Se identificaron desafíos como la necesidad de validación externa para verificar la aplicabilidad en diversas poblaciones. Asimismo, se analizó la adaptación a las prácticas clínicas en constante cambio.
Conclusiones
La integración de los modelos predictivos con la inteligencia artificial y una validación rigurosa son elementos clave para su implementación en la medicina personalizada, lo que puede influir en la supervivencia y la calidad de vida de los pacientes trasplantados. Además, se considera importante abordar