El proyecto piloto de aprendizaje automático de la UKHSA para la previsión en tiempo real de la demanda de atención sanitaria invernal

Durante la temporada respiratoria de invierno 2022-23, la UK Health Security Agency (UKHSA) probó un nuevo sistema automatizado de previsión, construido sobre sus datos diarios existentes de vigilancia sindrómica para Inglaterra. El piloto se centró en dos indicadores sensibles al virus respiratorio sincitial (VRS) en menores de cinco años: llamadas de telesalud al NHS 111 por "tos" y admisiones en urgencias por "bronquiolitis aguda", con el objetivo de prever el momento y la intensidad de los picos estacionales con hasta 28 días de antelación, para que los gestores del NHS pudieran planificar su capacidad.
Los epidemiólogos de la UKHSA probaron 252 especificaciones de modelos combinando siete métodos de aprendizaje supervisado (incluidos bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte, regresión elastic-net y gradient boosting) con distintos términos de estacionalidad y tendencia, publicando la comparación completa en una evaluación revisada por pares. Los modelos de bosque aleatorio con términos estacionales de Fourier obtuvieron el mejor desempeño, con errores de previsión de pico de 0,0195 (llamadas al NHS 111) y 0,0267 (admisiones en urgencias). En una prueba en tiempo real, el modelo predijo correctamente la fecha del pico de bronquiolitis del 29 de noviembre de 2022 y estimó su intensidad con un error de aproximadamente el 9% respecto al valor real.
La misma evaluación documenta dónde falló la previsión: un aumento sin precedentes en las llamadas por tos al NHS 111 en diciembre de 2022 —39,3% por encima del récord anterior— fue impulsado en parte por la preocupación pública por infecciones invasivas por estreptococo del grupo A y no solo por el VRS, lo que degradó la especificidad del indicador de tos y distorsionó previsiones entrenadas con patrones históricos. Los autores concluyen que las previsiones automatizadas fallan fuera de su rango de entrenamiento en temporadas genuinamente atípicas y que "siempre deben ir acompañadas de interpretación experta" en lugar de usarse como herramienta de decisión autónoma — un relato revisado por pares inusualmente franco sobre el valor y los límites del método.