Fruto de la colaboración de los especialistas en Medicina Preventiva con investigadores informáticos, ha nacido un sistema pionero en nuestro país que utiliza la captación automática de información hospitalaria y la inteligencia artificial para clasificar y diagnosticar las infecciones relacionadas con la asistencia sanitaria (IRAS), también conocidas como infecciones nosocomiales.
Ha sido bautizado como InNoCBR y se creó para el Complejo Hospitalario Universitario de Orense (CHUO), pero se ha convertido en uno de los programas corporativos del Servicio Gallego de Salud (Sergas), que lo está extendiendo a los demás hospitales de la red pública. La razón es que ha demostrado que su contribución es decisiva para reducir las nosocomiales, que en el CHUO han disminuido un 27% desde que se puso en marcha.
Las IRAS son uno de los eventos adversos más frecuentes de la atención médica y son intrínsecas a la actividad hospitalaria. Su aparición está relacionada con la agresividad de las intervenciones y el grado de inmunosupresión del paciente. En números absolutos, se estima que en Europa un total de 3,2 millones de pacientes presentan cada año al menos una infección relacionada con la asistencia sanitaria, y que causan alrededor de 37.000 muertes anuales y 16 millones de estancias hospitalarias adicionales. Las IRAS también tienen un coste sanitario; según la Fundación Tecnología y Salud, en España suponen anualmente 700 millones de euros.
El sistema utiliza la captación automática de información de todas las fuentes del hospital y la inteligencia artificial para clasificar y diagnosticar las infecciones relacionadas con la asistencia sanitaria (IRAS)
Son pues un auténtico quebradero de cabeza para los expertos en Medicina Preventiva. La vigilancia es el primer requisito para la prevención, pero es un procedimiento que habitualmente se hace de forma manual, “lo que resulta inasumible en la mayoría de las ocasiones porque los recursos tanto humanos como materiales son limitados”, razona la jefa del Servicio de Medicina Preventiva del CHUO, María Sande.
Por ello, su antecesora en el cargo, Berta Uriel (hoy jubilada), promovió una colaboración con el grupo de investigación en sistemas de información de nueva generación (SING) de la Universidad de Vigo, para poder disponer de una herramienta fiable que superase el procedimiento convencional y con la que se pudiese hacer una vigilancia en tiempo real y continua.
El proyecto, financiado por la Xunta de Galicia, se llevó a cabo entre 2010 y 2013 y se desarrolló dentro del hospital de Orense con el trabajo en equipo de médicos e informáticos. El resultado es InNoCBR, que en el CHUO se utiliza desde el año 2014 y que en estos momentos está en distinto grado de implantación en el resto de los hospitales gallegos, siendo Santiago y Pontevedra los más avanzados.
Resultados
En el periodo 2014-2018, el global de infecciones en el CHUO disminuyó un 27%. Aunque se han tomado otras medidas, Sande no tiene dudas de que el papel del nuevo sistema ha sido decisivo: “Trabajamos en tiempo real, se hace una actividad de control e intervenciones de mejora, disminuyen las infecciones porque podemos actuar precozmente: aislar al paciente, ver lo qué está pasando, reflexionar con el cirujano, con el personal de la planta…”. En el global quirúrgico, la reducción fue aproximadamente de un 25%. Además, su aplicación supuso un ahorro de recursos humanos de dos tercios.
“La idea surgió en el servicio porque era una necesidad que se palpaba en el día a día”, recuerda María Sande, quien destaca que este sistema de vigilancia no sólo identifica las infecciones nosocomiales, sino que hace un diagnóstico. Otra utilidad es que advierte de alertas epidemiológicas cuando ingresan pacientes con gérmenes de riesgo.
Rastrea el ‘big data’ del hospital
InNoCBR está basado en la captación automática de datos de todas las fuentes de información: “Hace un rastreo manejando el big data del hospital, en todas las fuentes que tienen que ver con el paciente, desde los servicios de Microbiología y Farmacia hasta en los datos del paciente, como la fecha de ingreso, las intervenciones practicadas, los catéteres que tiene y las anotaciones de enfermería”, significa la jefa de Preventiva.
A partir de toda esta información y utilizando técnicas de inteligencia artificial, fundamentalmente CBR (razonamiento basado en casos), el sistema hace una propuesta de diagnóstico, que un experto de Medicina Preventiva debe corroborar. Concretamente, utiliza dos tipos de algoritmos de decisión, como explica el profesor del Departamento de Informática de la Universidad de Vigo y miembro del SING, Daniel González Peña: “Son dos conjuntos de reglas; unas aportadas por los médicos del servicio para clasificar los casos sencillos y otras extraídas automáticamente mediante machine learning, es decir, el algoritmo lo aprende el ordenador basándose en las decisiones que toman los médicos en muchos casos”. Además, emplea otras técnicas de procesamiento del lenguaje natural para las anotaciones de enfermería.
“Trabajamos en tiempo real, se hace una actividad de control e intervenciones de mejora y disminuyen las infecciones porque podemos actuar precozmente”, sostiene la jefa de Preventiva del CHUO, María Sande
En su opinión, las claves del éxito del proyecto son que obedeció a una necesidad médica, se desarrolló de manera ágil y desde el primer día dentro del servicio y a la buena predisposición de los expertos en tecnologías de la información del CHUO, que facilitaron el acceso a las bases de datos: “Fue un milagro de las personas. El producto surgió porque era una necesidad de ellos y siempre es más fácil si es el médico el que llama a nuestra puerta”.
María Sande se muestra satisfecha con el resultado de un procedimiento que permite clasificarlas y una actuación temprana: “Se envían informes periódicos a la gerencia, a los servicios médicos y a las unidades de hospitalización de enfermería. Saben exactamente cuántos pacientes se infectaron, el tipo de infección, el germen causante y la evolución que han tenido; es alucinante”.
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