Inteligencia artificial para predecir el ingresos de pacientes Covid en UCI: el caso de Ribera Salud
- Casos de éxito
Hace años, el grupo sanitario Ribera Salud vio el potencial de la inteligencia artificial en el sector y, ahora, esa experiencia le sirve para aplicar la tecnología en el actual escenario de pandemia. Con su partner desde el principio, Microsoft, ha desarrollado un algoritmo que le permite predecir qué pacientes de Covid-19 requerirán ingreso en UCI.
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Ribera Salud ha puesto en marcha un modelo predictivo, basado en inteligencia artificial, que analiza y procesa variables de cada paciente para predecir su evolución, en función de datos objetivos que analiza Microsoft Azure y sus herramientas de machine learning.
Esta iniciativa tiene su germen hace tres años en al trabajo en equipo entre Ribera Salud, FutuRS (su filial tecnológica) y Microsoft, cuando el grupo decidió utilizar el potencial de la inteligencia artificial (IA) para mejorar la calidad asistencial de los pacientes, actuando de forma preventiva mediante a las predicciones sobre el posible empeoramiento clínico de los pacientes, y ahora está aprovechando esa experiencia con los pacientes contagiados de coronavirus.
En 2017, Ribera Salud quería una herramienta que, a través de datos de alta calidad, ofreciese variables de interés en la historia clínica del paciente y ayudara de forma proactiva a prevenir situaciones adversas evitables, y optó por la plataforma de nube pública de Microsoft y sus herramientas de IA. Según Mireia Ladios, su jefa corporativa de Calidad, “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. 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”.
Este modelo ya ha dado buenos resultados a la hora de controlar los riesgos de los pacientes. Por ejemplo, en el último año, 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).
Nuevo modelo para hacer frente a la pandemia
Ahora, con la irrupción del coronavirus, el grupo empresarial ha puesto en marcha un nuevo modelo para predecir específicamente el empeoramiento clínico de los pacientes de 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.
Como explica Mireia Ladios, “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.”
La intención de Ribera Salud es seguir desarrollando y monitorizando nuevos modelos que ayuden a la investigación y la transformación del sector sanitario de cara al futuro.
