./EPDA 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, en
base a datos objetivos analizados por Microsoft Azure y sus herramientas
de Machine
Learning.
Esta iniciativa comenzó
hace tres años gracias al trabajo en equipo entre Ribera Salud, futurs y
Microsoft. El grupo sanitario, más allá de iniciar un salto tecnológico y
modernizar la aplicación, tenía como objetivo mejorar la calidad asistencial de
los pacientes, actuando de forma preventiva gracias a las predicciones sobre el
posible empeoramiento clínico de los pacientes como en el caso del COVID.
A la hora de diseñar el
proyecto, Ribera Salud lo tenía muy claro: necesitaban una herramienta que, a
través de datos de alta calidad, posibilitara variables de interés en la
historia clínica del paciente y ayudara de forma proactiva a prevenir
situaciones adversas evitables. Por ello, optaron por la tecnología Microsoft,
que les ha facilitado el crecimiento del modelo, así como el rápido desarrollo de
este y una implantación fácil para el uso clínico por parte de los
profesionales.
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. En su génesis han sido
iniciativas con un grado de incertidumbre muy alto, concebidas inicialmente
como proyectos de investigación, donde Azure Machine Learning nos ha ofrecido
la flexibilidad necesaria para poder iterar el desarrollo de los modelos
predictivos en un sector tan complejo y sensible como el sanitario.
“Empezamos 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”, explica Mireia
Ladios, jefa corporativa de Calidad de Ribera Salud. “Buscábamos 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 pudiera
actuar en consecuencia””.
Un modelo
referente en la gestión del cambio del sector sanitario
Este modelo revolucionario
se ha construido en base a una selección de variables clínicas, fijadas por los
profesionales sanitarios donde el exhaustivo control, recogida y análisis de
datos de los pacientes son la base para su creación, brindándole al clínico la
oportunidad de revisar y ajustar el plan terapéutico antes de que el paciente
empeore más.
Esta herramienta, apoyada
en Inteligencia Artificial y, más concretamente, en Machine Learning, 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.
Es por ello por lo que este modelo facilita lo que se conoce como el “Right
Care, Right Now”, es decir, proporcionar los cuidados adecuados en el
momento correcto para alcanzar los resultados óptimos para el paciente.
“El resultado
del modelo se obtiene automáticamente varias veces al día, se inserta
directamente en un espacio acordado con los propios profesionales dentro de la
Historia Clínica. Esto hace que los profesionales lo perciban como un input
natural y no como algo externo, y que utilicen esa información para poder
atender a los pacientes a pie de cama. Si esa información tuviera que obtenerse
y analizarse por mecanismos tradicionales, sería muy costoso en tiempo y
recursos”, señalan desdeRibera 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).
Herramienta
clave para el presente y futuro del COVID-19
Gracias a estos
resultados, Ribera Salud ha puesto en marcha un nuevo modelo para predecir
específicamente el empeoramiento clínico de los pacientes COVID-19
hospitalizados. Este modelo se creó con dos objetivos muy claros: 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. Su aplicación podría convertirse en una pieza
clave para afrontar eficazmente posibles rebrotes en el futuro.
“La detección
temprana 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 de
Ribera Salud. “El exhaustivo
control, recogida y análisis de datos de los pacientes es la base para la
creación de este modelo predictivo, que permite generar alertas sobre la
evolución del paciente, brindando al personal sanitario la información que
necesitan para revisar y ajustar el plan terapéutico antes de que el paciente empeore
más.”
Ribera Salud, apoyado por
la tecnología de Inteligencia Artificial, y como parte de su compromiso con la
sociedad, va a seguir desarrollando y monitorizando nuevos modelos que ayuden a
la investigación y la transformación del sector sanitario de cara al futuro.
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