Nuevo sistema reconoce los riesgos de complicaciones graves antes del alta hospitalaria

El método utiliza los datos generados durante el tratamiento de pacientes cardíacos y los analiza mediante inteligencia artificial y métodos de aprendizaje automático.
Centro de Investigación Técnica VTT de Finlandia

La Universidad de Tampere y el hospital cardíaco TAYS (Hospital Universitario de Tampere) utilizan tecnologías de inteligencia artificial (AI) desarrolladas por el Centro de Investigación Técnica VTT de Finlandia en el cuidado de pacientes cardíacos en el hogar. El objetivo es reconocer las complicaciones graves difíciles de predecir lo antes posible utilizando los métodos más recientes.

Recientemente, un estudio clínico dirigido por investigadores finlandeses fue lanzado en Tampere para utilizar los últimos métodos analíticos para reconocer a los pacientes con infarto de miocardio con alto riesgo de complicaciones. El proyecto hace un uso integral de los datos generados durante el tratamiento, pero que normalmente se fragmenta en sistemas separados y lo complementa al seguir monitoreando cómo el corazón del paciente está funcionando después de haber sido dado de alta del hospital. La masa de datos así recogida se analiza utilizando A.I. y los métodos de aprendizaje automático, que han sido enseñados con la ayuda de datos anteriores de tratamiento de pacientes y desarrollados para ser aplicados a pacientes con infarto de miocardio.

Lo que el estudio significa para los pacientes en la práctica es que un pequeño grabador de ECG se conecta a su pecho cuando se van del hospital. También se puede vincular a Internet para fines de monitoreo mientras las mediciones lo requieran.

"Los resultados pueden ser utilizados para mejorar la seguridad del paciente y para dirigir el monitoreo con mayor precisión a los pacientes que se beneficiarían más de él. En el área de TAYS solo, hasta un millar de pacientes al año puede beneficiarse del estudio", dice Kari Antila, Científica Senior de VTT.

Pacientes de alto riesgo el primer grupo a ser monitoreado

El método que puede predecir las complicaciones, mientras que la focalización de la vigilancia en pacientes de alto riesgo permite a los fabricantes de dispositivos ofrecer servicios a los profesionales y consumidores en los mercados internacionales.

"Los pacientes de alto riesgo son identificados durante el tratamiento, y la monitorización se dirige primero a ellos, de esta manera se puede maximizar la sensibilidad y especificidad del método en aquellas situaciones donde la probabilidad proyectada es alta", enfatiza Niku Oksala, Profesor asosciado de Cirugía y responsable del proyecto.

"Combinar la información fragmentada existente en datos refinados significativos que apoyen la toma de decisiones es probablemente la medida más significativa para mejorar la rentabilidad en el contexto del actual debate sobre la reforma social y sanitaria de Finlandia. En el aumento de la seguridad del paciente", dice Jussi Hernesniemi, especialista en cardiología y investigador principal del proyecto.

El estudio clínico relacionado con el proyecto MADDEC (MAss Data en la detección de revención de eventos adversos graves que conducen a complicaciones en enfermedades cardiovasculares) fue lanzado en el TAYS Heart Hospital en mayo de 2017 y la investigación será presentada en el EMBEC internacional 2017 El 15 de junio en Tampere.

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