Del algoritmo a la interpretación clínica de la ansiedad en el parto: análisis y explicabilidad de modelos predictivos obstétricos basados en indicadores psicológicos
Abstract
La ansiedad durante el embarazo constituye un factor relevante que puede influir significativamente en el desarrollo del parto. Este estudio presenta un enfoque novedoso basado en inteligencia artificial para predecir tanto el tipo como la duración del parto utilizando indicadores psicológicos de ansiedad previos al alumbramiento. Empleando datos de 235 gestantes a término de dos hospitales españoles, desarrollamos un modelo de perceptrón multicapa para clasificar partos eutócicos y distócicos, alcanzando una capacidad para identificar el 88% de los partos distócicos. Adicionalmente, implementamos un modelo de regresión que predice el tiempo de parto con un error medio de 2 horas, prediciendo correctamente el 86% de los casos con un margen de error inferior a 3 horas. La aplicación de técnicas de inteligencia artificial explicable permite comprender la influencia específica de cada factor de ansiedad en el desarrollo del parto. Estos resultados demuestran el potencial de los modelos de IA para mejorar la atención obstétrica y optimizar la asignación de recursos sanitarios.