EFEValència

La empresa de gestión sanitaria Ribera Salud ha puesto en marcha un modelo predictivo, basado en el uso de inteligencia artificial, que analiza y procesa variables de cada paciente con COVID para predecir su evolución y posibles ingresos.

Según ha informado la compañía en un comunicado, en este proyecto se utiliza tecnología de Microsoft, firma tecnológica con la que colabora Ribera Salud desde hace tres años.

"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", han señalado las mismas fuentes.

"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".

Esta herramienta 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.

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).

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, han agregado las mismas fuentes.

"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", ha concluido.