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Ribera Salud, grupo empresarial sanitario, junto a su división tecnológica futurs,ha puesto en marcha un modelo predictivo, basado en Inteligencia Artificial,que analiza y procesa variables de cada paciente para predecir su evolución, enbase a datos objetivos analizados por Microsoft Azure y sus herramientasde MachineLearning.
Esta iniciativa comenzóhace tres años gracias al trabajo en equipo entre Ribera Salud, futurs yMicrosoft. El grupo sanitario, más allá de iniciar un salto tecnológico ymodernizar la aplicación, tenía como objetivo mejorar la calidad asistencial delos pacientes, actuando de forma preventiva gracias a las predicciones sobre elposible empeoramiento clínico de los pacientes como en el caso del COVID.
A la hora de diseñar elproyecto, Ribera Salud lo tenía muy claro: necesitaban una herramienta que, através de datos de alta calidad, posibilitara variables de interés en lahistoria clínica del paciente y ayudara de forma proactiva a prevenirsituaciones adversas evitables. Por ello, optaron por la tecnología Microsoft,que les ha facilitado el crecimiento del modelo, así como el rápido desarrollo deeste y una implantación fácil para el uso clínico por parte de losprofesionales.
La tecnología es algo queya está disponible, pero lo que ha resultado clave para el éxito de estosproyectos ha sido el enfoque multidisciplinar incluyendo dentro de un mismoequipo a profesionales sanitarios y tecnólogos. En su génesis han sidoiniciativas con un grado de incertidumbre muy alto, concebidas inicialmentecomo proyectos de investigación, donde Azure Machine Learning nos ha ofrecidola flexibilidad necesaria para poder iterar el desarrollo de los modelospredictivos en un sector tan complejo y sensible como el sanitario.
“Empezamos apredecir determinados efectos adversos utilizando técnicas de Machine Learninge incluyendo este tipo de predicciones dentro de la operativa y prácticaasistencial del día a día”, explica MireiaLadios, jefa corporativa de Calidad de Ribera Salud. “Buscábamos que, a piede cama, con una Tablet, la enfermera que estaba viendo al paciente y que podíatomar las medidas en ese momento, se aprovechase de esa predicción y pudieraactuar en consecuencia””.
Un modeloreferente en la gestión del cambio del sector sanitario
Este modelo revolucionariose ha construido en base a una selección de variables clínicas, fijadas por losprofesionales sanitarios donde el exhaustivo control, recogida y análisis dedatos de los pacientes son la base para su creación, brindándole al clínico laoportunidad de revisar y ajustar el plan terapéutico antes de que el pacienteempeore más.
Esta herramienta, apoyadaen Inteligencia Artificial y, más concretamente, en Machine Learning, hapermitido a Ribera Salud tener un mayor control de los riesgos de los pacientessin incurrir en una mayor carga de trabajo para los profesionales sanitarios.Es por ello por lo que este modelo facilita lo que se conoce como el “RightCare, Right Now”, es decir, proporcionar los cuidados adecuados en elmomento correcto para alcanzar los resultados óptimos para el paciente.
“El resultadodel modelo se obtiene automáticamente varias veces al día, se insertadirectamente en un espacio acordado con los propios profesionales dentro de laHistoria Clínica. Esto hace que los profesionales lo perciban como un inputnatural y no como algo externo, y que utilicen esa información para poderatender a los pacientes a pie de cama. Si esa información tuviera que obtenersey analizarse por mecanismos tradicionales, sería muy costoso en tiempo yrecursos”, señalan desdeRibera Salud.
En el último año, estemodelo -apoyado en la nube de Microsoft y las herramientas de Azure MachineLearning- ha contribuido a reducir el número de pacientes quedesarrollaron una UPP (úlceras por presión) en UCI, hasta un 19% (un 11% deincidencia acumulada).
Herramientaclave para el presente y futuro del COVID-19
Gracias a estosresultados, Ribera Salud ha puesto en marcha un nuevo modelo para predecirespecíficamente el empeoramiento clínico de los pacientes COVID-19hospitalizados. Este modelo se creó con dos objetivos muy claros: brindaral clínico la oportunidad de reajustar el plan terapéutico ante una malaevolución; y apoyar al gestor en la toma de decisiones respecto a la necesidadpotencial de recursos escasos. Su aplicación podría convertirse en una piezaclave para afrontar eficazmente posibles rebrotes en el futuro.
“La deteccióntemprana del empeoramiento clínico supone un elemento diferenciador de calidad,en un entorno de alta exigencia como la actual pandemia del Coronavirus”, afirma Mireia Ladios, Jefa Corporativa de Calidad deRibera Salud. “El exhaustivocontrol, recogida y análisis de datos de los pacientes es la base para lacreación de este modelo predictivo, que permite generar alertas sobre laevolución del paciente, brindando al personal sanitario la información quenecesitan para revisar y ajustar el plan terapéutico antes de que el paciente empeoremás.”
Ribera Salud, apoyado porla tecnología de Inteligencia Artificial, y como parte de su compromiso con lasociedad, va a seguir desarrollando y monitorizando nuevos modelos que ayuden ala investigación y la transformación del sector sanitario de cara al futuro.