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Ribera Salud usa la Inteligencia Artificial de Microsoft para saber qué enfermos de covid ingresarán en UCI

El grupo sanitario privado desarrolla un modelo para predecir el empeoramiento clínico de los pacientes que aseguran puede ser clave para afrontar los rebrotes 

Ribera Salud usa la Inteligencia Artificial para saber qué enfermos covid ingresarán en UCI
Ribera Salud usa la Inteligencia Artificial para saber qué enfermos covid ingresarán en UCI

El grupo sanitario privado Ribera Salud ha puesto en marcha un modelo predictivo, basado en Inteligencia Artificial de Microsoft para predecir el empeoramiento clínico de los pacientes hospitalizados por coronavirus y saber cuáles precisarán ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI). Su aplicación, aseguran, podría convertirse en una pieza clave para afrontar eficazmente posibles rebrotes en el futuro.

En un comunicado, el grupo sanitario explica que el modelo se creó con dos objetivos: "brindar al clínico la oportunidad de reajustar el plan terapéutico ante una mala evolución y apoyar al gestor en la toma de decisiones respecto a la necesidad potencial de recursos escasos".

El modelo predictivo puesto en marcha por el grupo empresarial, junto a su división tecnológica 'futurs', está basado en Inteligencia Artificialanaliza y procesa variables de cada paciente para predecir su evolución, en base a datos objetivos analizados por Microsoft Azure y sus herramientas de Machine Learning.

Según explican desde Ribera Salud, la iniciativa comenzó hace tres años. El grupo  tenía como objetivo "mejorar la calidad asistencial de los pacientes, actuando de forma preventiva, gracias a las predicciones sobre el posible empeoramiento clínico", como en el caso de los enfermos de covid-19. 

Un enfoque multidisciplinar

"La tecnología es algo que ya está disponible, pero lo que ha resultado clave para el éxito de estos proyectos ha sido el enfoque multidisciplinar incluyendo dentro de un mismo equipo a profesionales sanitarios y tecnólogos", señalan desde Ribera Salud. Según detalla Mireia Ladios, jefa corporativa de Calidad, comenzaron "a predecir determinados efectos adversos utilizando técnicas de Machine Learning e incluyendo este tipo de predicciones dentro de la operativa y práctica asistencial del día a día".

El objetivo, continúa, era que "a pie de cama, con una tablet, la enfermera que estaba viendo al paciente y que podía tomar las medidas en ese momento, se aprovechase de esa predicción y actuar en consecuencia". La herramienta ha permitido a Ribera Salud "tener un mayor control" de los riesgos de los pacientes "sin incurrir en una mayor carga de trabajo para los profesionales sanitarios".

Los datos se insertan en la historia clínica

El resultado del modelo, precisan desde el grupo sanitario, se obtiene automáticamente varias veces al día y se inserta directamente en un espacio acordado con los propios profesionales dentro de la historia clínica. "Si esa información tuviera que obtenerse y analizarse por mecanismos tradicionales, sería muy costoso en tiempo y recursos", señalan desde Ribera Salud.

En el último año, este modelo -apoyado en la nube de Microsoft y las herramientas de Azure Machine Learning- ha contribuido a reducir el número de pacientes que desarrollaron una UPP (úlceras por presión) en UCI, hasta un 19% (un 11% de incidencia acumulada), concluyen desde la compañía sanitaria.

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