La implementación de IA para la identificación rápida de ictus en urgencias puede agilizar significativamente el tiempo de tratamiento, un factor crítico para mejorar el pronóstico neurológico.
📌 Conclusion: Un modelo de lenguaje grande desplegado localmente demuestra sensibilidad y especificidad aceptables para la identificación automatizada del Código Ictus a partir de notas de triaje.
🔬 Estudio: Estudio transversal retrospectivo para evaluar la precisión diagnóstica de un LLM en la identificación de pacientes con Código Ictus.
👥 Muestra: 3.023 notas de triaje de urgencias. El mejor modelo (Qwen 2.5 14B) tuvo una sensibilidad de 0.890 y una especificidad de 0.993.
⚡ Relevancia: ALTA — La identificación automatizada y temprana de pacientes con ictus en urgencias puede mejorar significativamente los tiempos de tratamiento y los resultados clínicos.