La Universidad Internacional del Ecuador (UIDE) y el Hospital de Especialidades Carlos Andrade Marín (HCAM) unieron esfuerzos para desarrollar un innovador estudio sobre infecciones asociadas a la atención en salud (IAAS). Mediante un análisis retrospectivo y el uso de modelos predictivos avanzados, la investigación busca identificar patrones epidemiológicos y proyectar la incidencia de estas infecciones, contribuyendo a mejorar la seguridad del paciente en hospitales ecuatorianos.
El proyecto, basado en datos anonimizados de 2021 a 2024, aplicará técnicas estadísticas avanzadas como regresión logística, análisis de correlación y series temporales ARIMA. Además, se integrarán herramientas de aprendizaje automático y modelos bayesianos para evaluar la probabilidad de brotes y mejorar la planificación hospitalaria. El uso de Power BI permitirá visualizar tendencias en tiempo real, facilitando la toma de decisiones estratégicas para la gestión hospitalaria.
Las infecciones respiratorias, urinarias y quirúrgicas representan los principales desafíos en la atención hospitalaria. Con esta investigación, se espera optimizar los protocolos de higiene, mejorar la adherencia al lavado de manos y promover el uso racional de antibióticos. La generación de modelos predictivos permitirá establecer un canal endémico más preciso, anticipando situaciones de riesgo y reduciendo la tasa de IAAS en el país.
Colaboración científica con visión global
Este trabajo interdisciplinario está liderado por el Grupo de Investigación Biomédico, Forense y Epidemiológico de la UIDE powered by ASU, representado por el docente Pablo Espinosa, y la Unidad de Epidemiología del HCAM, bajo la dirección del Dr. Diego Chávez. El estudio se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y busca replicarse en otros hospitales, fortaleciendo las estrategias nacionales de vigilancia epidemiológica.
Más allá de su impacto en el hospital, los hallazgos de esta investigación pueden marcar un hito en la salud pública ecuatoriana. La implementación de modelos de predicción avanzados mejora la calidad asistencial y refuerza el papel de la academia en la resolución de problemas críticos del sistema sanitario. La universidad reafirma su compromiso con la investigación aplicada y la innovación en salud.
