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Implementan software para detectar septicemia en hospitales

La septicemia tiene una tasa de mortalidad de hasta 50 por ciento tan solo en Estados Unidos, pero un nuevo software basado en IA puede ayudar a prevenir y disminuir los fallecimientos por esta causa.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

La septicemia es una infección grave y generalizada de todo el organismo debido a la existencia de un foco de contagio al interior del cuerpo a donde han pasado gérmenes y otros patógenos purulentos a través de la sangre. Este tipo de cuadro puede presentarse en los pacientes hospitalizados que han sido intervenidos quirúrgicamente y a quienes no se les ha aplicado un adecuado protocolo de limpieza o tratamiento posquirúrgico quedando heridas abiertas por donde ingresan los gérmenes.

     

La detección temprana de la septicemia depende de la atención y vigilancia que los médicos y enfermeras dan a los pacientes, así como las pruebas de sangre aplicadas para detectar los principios de dicha contaminación sanguínea. No obstante, a pesar de la dedicación de estos profesionales de la salud, muchos casos se escapan de las manos.

El Centro Médico de la Universidad de Duke, en Durham, Carolina del Norte (EEUU) tiene planteado lanzar un ambicioso plan piloto consistente en un software llamado Sepsis Watch, el cual está construido utilizando técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para reconocer cuadros tempranos de septicemia en pacientes hospitalizados. En caso de identificar riesgos, el sistema emite una señal de aviso, con lo cual los galenos y personal de piso pueden inmediatamente intervenir.

Suresh Balu, director del área de innovación de este complejo médico, y uno de los precursores del proyecto, afirma en declaraciones a la revista IEEE Spectrum que “lo más importante es detectar los casos antes de que lleguen a la Unidad de Cuidados Intensivos”.

Este detector de septicemia es el primer ejemplo de la vida real del acoplamiento de la Inteligencia Artificial con los procedimientos médicos en hospitales. Según los propios investigadores, el sistema se alimenta con datos que se toman de los historiales médicos digitales de cada paciente y genera señales de aviso que posteriormente se integran a la rutina de trabajo de los médicos.

La septicemia ocurre cuando por alguna razón no se tiene un buen protocolo post operatorio, dejando heridas sin suturar o una mala asepsia durante el procedimiento.
     

El sistema Sepsis Watch se desarrolló mediante el análisis de diversos casos de uso que permitieron alimentarlo con múltiples características a fin de reconocer los casos de posible septicemia fundamentados ​​en docenas de variables, entre las que se cuentan signos vitales, resultados de exámenes de laboratorio e antecedentes clínicos.

El reporte afirma que la cantidad de información que nutre al l sistema son impresionantes: más de 50.000 registros electrónicos de pacientes que representan más de 32 millones de puntos de datos. En modo operativo, el software sustrae cada 5 minutos datos de los registros médicos de cada paciente y examina su estado, generando un informe completo del mismo en tiempo real. En caso de detectar alguna condición peligrosa cercana a una septicemia incipiente, el sistema emite una señal de alarma directamente al equipo de enfermeras de guardia en el área de respuesta inmediata del hospital.

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Sin embargo, para Mark Sendak, médico y científico de datos del Centro de Salud de Duke, la IA no es autosuficiente. Una vez que las enfermeras de respuesta inmediata atienden al paciente del cual surgió la señal de alarma, ellas deben tomar la decisión entre omitir el aviso, poner al mismo en estado de observación o solicitar al médico encargado del mismo que se apresure a suministrarle la medicación necesaria.

Cabe resaltar que el Sepsis Watch puede también orientar al personal y aconsejar el mejor tratamiento según sea el caso, así como los tipos de exámenes requeridos y las medicinas necesarias durante las primeras 3 horas. “El modelo detecta la sepsis”, comenta Sendak, “pero la mayoría de la aplicación está enfocada en completar el tratamiento”.

El científico agrega que se desarrolló una interface de usuario amigable, con el fin de que las señales de alarma se articulen con las rutinas de trabajo que los médicos desarrollan en el día a día dentro del hospital.

Al principio, el personal médico de la institución se mostró escéptico sobre agregar avisos electrónicos que cortaran los patrones establecidos de atención, ya que el propio Sendak afirmaba que otro sistema de alerta temprana que en el 2015 probó el hospital Duke para prevenir casos de septicemia interrumpía constantemente hasta 100 veces al día alertando sobre un solo paciente.

Esta incidencia se registra de forma continua en diversos hospitales tanto de primer nivel como de asistencia social, siendo estos últimos los más proclives.
     

El primer detector de septicemia fundamentado en IA que se usó en el hospital Duke, fue uno desarrollado en el hospital de la Universidad de Pennsylvania, según lo expresa el profesor asociado de medicina del nosocomio, Craig Umscheid. Este sistema fue lanzado a comienzos de 2016 y cesó su uso por completo en 2017. El propio Umscheid afirma que no hubo una mejoría en la atención dada a los pacientes o en la detención temprana de los que sufrían dicha infección, ya que los casos que se identificaron habían sido determinados por los médicos. “La oportunidad de identificar los casos insospechados es menor de lo que cabría esperar”, reparó Umscheid.

Suchi Saria, profesora asistente de Ciencias de la Computación en la Universidad Johns Hopkins, comenta un caso de mayor éxito. Un sistema con características similares que se está probando en este nosocomio con sede en Baltimore, está arrojando mucho mejores resultados.

Desde finales de 2017, Saria y su personal lanzaron el sistema también basado en IA y ha obtenido tan buen rendimiento que prontamente lo va a probar en otros cuatro hospitales. “Estamos viendo cambios significativos en la atención, sobre todo hay menos casos en los que un paciente se deteriora repentinamente”, agregó Saria. Este otro sistema de alerta temprana de casos de septicemia funciona según los grupos de pacientes, esto es, que se alimenta con diversas pautas de evaluación de condiciones individualizadas para establecer patrones de atención adecuados a las características particulares de la unidad del hospital donde se encuentra el paciente.

El éxito de estos sistemas IA radica en su eficacia para detectar de forma temprana los casos de septicemia, por lo que diversos centros hospitalarios han externado sus intenciones por adoptar la tecnología, comentó Sendak de Duke, quien dijo: “Muchos lugares luchan con este problema. El promedio nacional es de alrededor del 50 por ciento”.

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