El servicio de Pediatría del Consorci Hospitalari de Vic, en colaboración con la Facultat de Medicina de la Universitat de Vic, ha creado un sistema de inteligencia artificial capaz de predecir la tasa y la duración de la lactancia materna. Este avance permite calcular los meses de amamantamiento a partir de datos iniciales de la madre y el bebé, así como de la formación recibida por los profesionales sanitarios en esta materia. El proyecto surgió como trabajo de final de grado de la estudiante de medicina Maria Moseguí, bajo la dirección de la pediatra y profesora de pediatría Maria Viñolas. El Hospital Universitari de Vic ya trabaja para ampliar la muestra de estudio y explorar la validez del modelo en contextos clínicos más amplios. La investigación ha analizado un total de 230 infantes, divididos en dos grupos equivalentes: 115 nacidos el año 2023 y 115 nacidos en 2024.
El objetivo era evaluar cómo la formación específica de los profesionales sanitarios en lactancia materna influía en las tasas de amamantamiento. Los investigadores recogieron datos maternos desde el momento del parto hasta los doce meses de vida del bebé, lo cual permitió obtener una visión longitudinal y precisa de la evolución de la lactancia en función de las variables analizadas. Los resultados del estudio demuestran que la capacitación de los equipos asistenciales tiene un impacto directo y medible en el éxito de la lactancia materna.
La tasa de amamantamiento a los doce meses pasó del 41% entre los bebés nacidos en 2023 al 59% entre los nacidos en 2024, un incremento que los investigadores califican de significativo. Aún más destacable es la evolución seis meses después de la vida: los infantes nacidos en 2024 tenían un 85% más de probabilidades de mantener la lactancia materna en comparación con los nacidos el año anterior. Estas cifras ponen de relieve el papel clave de la formación continuada de los profesionales sanitarios en la promoción del amamantamiento.
Un modelo de 'machine learning' con margen de error reducido
Para ir más allá del análisis estadístico convencional, el equipo investigador desarrolló un modelo de aprendizaje automático, concretamente un algoritmo XGBoost, capaz de predecir la duración de la lactancia materna con una fiabilidad del 82%. Este sistema puede estimar los meses de amamantamiento con un error medio de 1,59 meses, una cifra que los investigadores consideran suficientemente ajustada para tener utilidad en el ámbito clínico. El modelo utiliza diversas variables para hacer sus predicciones, entre las cuales figuran la edad gestacional del bebé, el peso al nacimiento, el tipo de parto, el número de hijos previos, el origen cultural de la madre, la práctica o no de frenectomía y, sobre todo, el nivel de formación de los profesionales sanitarios.
Una de las innovaciones más relevantes de este modelo es la incorporación de una técnica conocida como SHAP, que permite desglosar y comprender qué factores han influido en cada predicción individual. Gracias a esta herramienta, los investigadores han podido identificar los elementos más determinantes en el éxito de la lactancia materna. Según el análisis elaborado, los factores con más peso son el peso al nacimiento y la edad gestacional del bebé, seguidos de la formación del personal sanitario, el origen cultural materno y la realización o no de una frenectomía.
Esta capacidad interpretativa, señalan los autores, facilita la aplicación del modelo en el ámbito clínico y aporta un valor añadido a la toma de decisiones por parte de los profesionales. El hospital prevé ahora ampliar la muestra de estudio y explorar la validez del modelo de inteligencia artificial en diferentes contextos asistenciales, con el objetivo de mejorar el apoyo a la lactancia materna y personalizar las intervenciones en función de las necesidades de cada madre y cada bebé.