From Code to Critical Care Time: Implementing an AI-Driven ICU Length-of-Stay Clinical Decision Support System Under European Governance Constraints
Este estudio de implementación prospectiva demuestra que, si bien el despliegue de un sistema de predicción de la estancia en la UCI basado en IA fuera de línea bajo las restricciones de gobernanza europeas incurre en costes de coordinación, las actualizaciones iterativas del modelo reducen significativamente los errores de predicción y mejoran las estimaciones de los residentes, resaltando la necesidad de integrar factores humanos y supervisión ética para cerrar la brecha de traslación entre el rendimiento retrospectivo y la utilidad a pie de cama.