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Washington, Estados Unidos - Junio de 2018

Desarrollan algoritmo para predecir la hipotensión durante cirugía

El algoritmo predice la presión arterial baja peligrosa 15 minutos antes de que ocurra durante la intervención, en el 84 % de los casos.

Un nuevo algoritmo predice la presión arterial baja peligrosa 15 minutos antes de que ocurra durante la intervención, en el 84 % de los casos. La advertencia anticipada de que la hipotensión es inminente podría reducir el riesgo de daño a los pacientes, según señalan los autores del estudio.

Los investigadores utilizaron una técnica llamada aprendizaje automático, una disciplina que se enfoca en la aplicación de algoritmos para proporcionar a los computadores la capacidad de aprender y detectar patrones asociados con un resultado específico en grandes conjuntos de informaciones.

El algoritmo fue desarrollado para observar signos sutiles en datos fisiológicos recogidos de manera rutinaria que podrían predecir la aparición de hipotensión en pacientes quirúrgicos. Así lo señala un comunicado de la Sociedad Americana de Anestesiólogos (ASA, por su sigla en inglés).

“Los médicos no han tenido una manera de predecir la hipotensión durante la cirugía, por lo que tienen que ser reactivos y tratarla de inmediato sin previo aviso. Ser capaz de pronosticarla permitiría a los profesionales ser proactivos en lugar de reactivos”, dijo el investigador principal Maxime Cannesson, profesor de Anestesiología y vicepresidente de Medicina perioperatoria en el Centro Médico de la Universidad de California, en Los Ángeles, Estados Unidos.

Al encontrar una manera de prever la hipotensión se pueden evitar sus complicaciones, que pueden incluir un ataque cardíaco postoperatorio y una lesión renal aguda, que en algunos casos puede llevar a la muerte”,

dijo el investigador principal Maxime Cannesson, profesor de Anestesiología y vicepresidente de Medicina perioperatoria en el Centro Médico de la Universidad de California, en Los Ángeles, Estados Unidos.

“Al encontrar una manera de prever la hipotensión se pueden evitar sus complicaciones, que pueden incluir un ataque cardíaco postoperatorio y una lesión renal aguda, que en algunos casos puede llevar a la muerte”, añadió.

Los investigadores utilizaron dos conjuntos de datos para construir y validar el algoritmo predictivo. Un primer grupo, utilizado para entrenamiento, consistió en 1.334 registros de pacientes con 545.959 minutos de registros de formas de onda de presión arterial, así como del aumento y disminución de la presión arterial en las arterias durante un latido del corazón, este incluyó 25.461 episodios de hipotensión. Un segundo conjunto, utilizado para la validación externa del modelo, se trató de 204 registros de pacientes con 33.236 minutos de registros de formas de onda de presión arterial y 1.923 episodios de hipotensión.

Para cada latido del corazón, los científicos pudieron extraer 3.022 características individuales de las formas de onda de presión arterial. Cuando se combinaron, arrojaron más de 2.6 millones de bits de información utilizados para construir el algoritmo. Los autores encontraron que la función fue capaz de predecir con precisión un evento hipotensor intraoperatorio 15 minutos antes de que ocurriera en el 84 % de los casos, 10 minutos antes en el 84 % y 5 minutos antes en el 87 %, indicó la ASA.

“Utilizamos el aprendizaje automático para identificar cuáles de estas características individuales, cuando ocurren juntas y al mismo tiempo, predicen la hipotensión”, dijo el doctor Cannesson. “La asociación estadística entre estas características y la aparición de hipotensión es asombrosa porque en potencia se puede invertir la ingeniería de esta asociación estadística y aumentar la comprensión de este fenómeno fisiológico”, agregó.

Una variedad de factores puede afectar la presión arterial durante la cirugía. Las complicaciones graves pueden desarrollarse de forma rápida y el riesgo aumenta cuanto más tiempo un paciente permanezca hipotenso.

“Aunque se necesitan estudios futuros para evaluar el valor en tiempo real de dichos algoritmos en un conjunto más amplio de condiciones clínicas y pacientes, la investigación abre la puerta a la aplicación de estas técnicas a muchas otras señales fisiológicas, como ECG para la predicción de arritmias cardíacas o EEG para la función cerebral. Podría conducir a un campo nuevo de investigación en ciencias clínicas y fisiológicas y remodelar la comprensión de la fisiología humana”, explicó el investigador a la ASA.


Palabras relacionadas:
Diagnóstico y tratamiento de hipotensión, riesgos de la presión arterial baja antes de una operación, algoritmo para predecir la hipotensión.
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