La UVic-UCC i el CHV desenvolupen un model d'IA per estimar la durada de la lactància materna
L’estudi evidencia el paper clau de la formació sanitària i obre la porta a aplicar la intel·ligència artificial en el suport clínic a la lactància
El Consorci Hospitalari de Vic (CHV) i la Facultat de Medicina de la UVic-UCC han desenvolupat un model d’intel·ligència artificial capaç d’estimar la durada i la taxa de lactància materna. El sistema es basa en dades inicials de la mare i el nadó, així com en la formació dels professionals sanitaris.
L’estudi, impulsat a partir d’un treball de final de grau, apunta que la capacitació dels equips assistencials té un impacte directe en la continuïtat de la lactància. L’equip preveu ampliar la mostra per validar el model i facilitar-ne l’aplicació en la pràctica clínica.
La formació sanitària, clau en la lactància materna
La recerca ha analitzat un total de 230 infants, amb 115 nascuts el 2023 i 115 el 2024, per avaluar l’impacte de la formació dels professionals en la lactància materna.
Es van recollir dades des del moment del part fins als 12 mesos de vida del nadó. Els resultats mostren que la taxa de lactància materna als 12 mesos va augmentar del 41% el 2023 al 59% el 2024.
A més, els infants nascuts el 2024 presentaven un 85% més de probabilitats de mantenir la lactància als 6 mesos respecte als nascuts el 2023.
Segons l’estudi, aquests resultats posen de manifest el paper “clau” de la formació dels professionals sanitaris en la promoció de la lactància materna.
Un model d’IA amb un 82% de fiabilitat
Per anar més enllà de l’anàlisi estadística convencional, l’equip va desenvolupar un model de machine learning (XGBoost) capaç de predir la durada de la lactància materna amb una fiabilitat del 82%.
El sistema pot estimar els mesos de lactància amb un error mitjà d’1,59 mesos i té en compte múltiples variables:
- Edat gestacional
- Pes al naixement
- Tipus de part
- Nombre de fills
- Origen matern
- Frenectomia
- Formació dels professionals sanitaris
El model incorpora una tècnica d’explicabilitat anomenada SHAP, que permet identificar quins factors influeixen en cada predicció.
Segons aquesta anàlisi, els factors més determinants són:
- Pes al naixement
- Edat gestacional
- Formació del personal sanitari
- Origen cultural matern
- Frenectomia
Aquesta capacitat interpretativa, destaquen, facilita l’aplicació clínica del model i millora la presa de decisions assistencials.
Un projecte amb projecció científica
El projecte sorgeix del treball de final de grau de l’estudiant de medicina Maria Moseguí, dirigit per la pediatra i professora Maria Viñolas.
El treball es va presentar el maig de 2025 amb qualificació d’excel·lent i ha estat seleccionat recentment com a comunicació oral al congrés nacional de lactància materna organitzat per la IHAN, celebrat a Sevilla el 6 de març de 2026.
En la recerca també hi han participat la doctora Meritxell Torrabías, cap del Servei de Pediatria del CHV, i Emma Puigoriol, del Servei d’Epidemiologia.
La notícia en tres preguntes:
Què permet aquest model d’intel·ligència artificial?
Permet estimar la durada de la lactància materna a partir de dades inicials de la mare i el nadó, ajudant els professionals sanitaris en la presa de decisions.
Quin paper té la formació dels professionals?
Segons l’estudi, la formació augmenta significativament la taxa de lactància materna i és un dels factors clau en la seva continuïtat.
Quina fiabilitat té el model?
El model presenta una fiabilitat del 82% i un marge d’error mitjà d’1,59 mesos en la predicció de la durada de la lactància.
