Edición Médica

Asier Garmendia, investigador de la UPV/EHU.

Redacción. Quito
El procesamiento y análisis de los registros de las bases de datos de los registros de múltiples variables fisiológicas de los pacientes que almacenan los hospitales y centros de la Salud, puede permitir al personal sanitario anticiparse y detectar aquellos pacientes que presentan mayor riesgo de tener una evolución desfavorable, ha indicado Asier Garmendia, investigador del Grupo de Inteligencia Computacional (GIC) de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU).

Garmendia ha desarrollado un sistema basado en inteligencia computacional (sistema de algoritmos) para realizar el análisis de estos registros y así determinar la gravedad del estado de los pacientes.

El objetivo es que “mediante algoritmos de inteligencia computacional, se intente predecir cuál debería ser el triaje”, ha añadido.

Para el investigador, el contar con un sistema que solucione esta problemática traería consigo una mejor atención a los pacientes, y además “supondría un ahorro económico importante”, ya que se gestionaría mejor los recursos de los servicios de salud y se evitaría una situación que se da actualmente con los seguros, es decir, que no se hacen cargo de los gastos derivados de la hospitalización en estos casos porque se trata de una negligencia hospitalaria al haberle dado el alta en la primera consulta.

Según ha indicado Garmendia, el objetivo de este sistema es “monitorizar de forma automática a los pacientes con el fin de que salte una alarma cada vez que el triaje empeora”.

 “Un sistema de este tipo ofrece una mejora en la detección de los casos más graves, y así se consigue tanto una mejor atención a los pacientes como una mejor gestión de los recursos de los servicios de Salud”, ha señalado la UPV/EHU en un comunicado.

De su parte, Garmendia ha aseverado que los sistemas de predicción desarrollados “pueden ser extensibles y aplicables a cualquier hospital, a cualquier país. Eso sí, previamente es necesario seguir trabajando en el diseño del sistema, ampliar el número de datos, y realizar los ajustes necesarios”.

Estudio

Garmendia en su estudio para el desarrollo de los algoritmos necesarios para el sistema, ha utilizado dos bases de datos procedentes de hospitales de Santiago de Chile: una corresponde a pacientes pediátricos que han sido ingresados alguna vez en las Unidades de Cuidados Intensivos por problemas respiratorios, y la otra a pacientes que han sido dados de alta del Servicio de Emergencias y que después de algunos días han regresado para ser ingresados.

“Estas dos bases de datos coinciden con dos de los mayores problemas del ámbito de la salud asociados a las grandes ciudades como Santiago de Chile, que son las enfermedades respiratorias originadas por la polución, y la gestión de la atención y cuidado de los pacientes que acuden en busca de atención médica”, ha dicho.

De esta manera, se ha encontrado que la variable que mejor predice el nivel de triaje es la frecuencia respiratoria. “Esto resulta curioso, ya que los médicos responden que, en su opinión, la variable que mejor predice dicho triaje es la saturación de oxígeno en sangre”, ha comentado el investigador.

Por otra parte, también se intentó detectar el destino que se les debería dar a los pacientes que acuden al Servicio de Emergencia, es decir, si darles el alta o ingresarlos. Sin embargo, “el problema que existe en este aspecto es que una parte de los pacientes que son dados de alta en la primera consulta vuelven al servicio de urgencias al cabo de una serie de días, y entonces sí, son ingresados. Aproximadamente el 14 por ciento de los pacientes pediátricos que vuelven a acudir a la consulta en un intervalo de tiempo entre 3 y 7 días son hospitalizados. En el caso de los pacientes adultos, son 1 de cada 3”, ha manifestado Garmendia. 

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