La fase preanalítica es la más vulnerable en la medicina de laboratorio y concentra la mayoría de los errores que afectan diagnósticos y tratamientos. Este artículo presenta cinco claves inmediatas para profesionales de la salud: reconocer el impacto real, estandarizar la toma de muestras, implementar indicadores de calidad, fortalecer la trazabilidad y aprovechar la inteligencia artificial. Con respaldo en guías europeas y evidencia científica reciente, se ofrece un enfoque práctico que puede aplicarse en hospitales y laboratorios clínicos. La seguridad del paciente comienza antes del análisis, en cada decisión preanalítica.
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Este artículo revisa un meta-análisis reciente sobre el uso de inteligencia artificial en la predicción de disposiciones en salas de urgencia. Se analizaron 117 modelos con resultados que muestran altas tasas de sensibilidad y especificidad, especialmente en la predicción de mortalidad. Se abordan los algoritmos más eficaces, el tipo de datos, la validación y el sesgo. Dirigido a profesionales sanitarios, se entregan recomendaciones prácticas para evaluar la confiabilidad de estos modelos y su aplicabilidad clínica. Una lectura imprescindible para quienes buscan integrar IA de forma ética y efectiva en el cuidado de urgencia.