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Octubre de 2019

Prediction, un software que analiza y pronóstica la respuesta de un paciente a la anestesia durante el procedimiento

El programa desarrollado por José Fernando Valencia Murillo, PhD en ingeniería biomédica, entrega datos en tiempo real y predice a futuro la reacción del paciente.

Monitorear la respuesta de un paciente a la anestesia hoy en día depende mucho del anestesiólogo, su experiencia y las medidas de variables fisiológicas como ritmo cardíaco, la frecuencia respiratoria y la presión arterial entregadas por los distintos monitores que se tienen en la sala de cirugía.

El médico ve los datos y decide con base en ellos si debe aplicar más o menos fármacos al tiempo que monitorea la reacción del paciente. Sin embargo eso podría estar por cambiar gracias a la tecnología.

José Fernando Valencia Murillo, PhD en ingeniería biomédica y profesor titular en el programa de ingeniería electrónica de la Universidad de San Buenaventura en Cali, Colombia, lidera un proyecto para el desarrollo de un software mediante el cual no solo se pueda medir y agrupar en vivo datos sobre la reacción de un paciente a la anestesia sino también predecir a futuro (5, 10 o 15 minutos después) cómo podría reaccionar su cuerpo y así ayudar a los anestesiólogos a tomar decisiones más acertadas durante una intervención quirúrgica.

El programa llamado Prediction es, según relató Valencia a la emisora Blu Radio, “un sistema de monitorización para el control óptimo de la aplicación de la anestesia. La idea es que nos dé, en tiempo real, el estado en el que está el paciente y nos permita predecir, a un futuro cercano entre 5, 10 o 15 minutos, que va a pasar con el estado del paciente si mantenemos las mismas concentraciones que le estamos dando de fármacos o si hacemos alguna modificación en ella”.

En ese sentido, según señala el docente “lo que nosotros proponemos es un sistema que integra estas mediciones y a través de modelos matemáticos predictivos te dice cómo está el paciente y qué va a pasar con él para que el médico actúe en caso de que vea que la anestesia va a estar demasiado profunda o que por el contrario que está muy ligera”.

El modelo implementado se basa en cientos de miles de datos registrados en quirófano con distintos tipos de poblaciones y procedimientos y luego a esa información se aplica big data y machine learning para que el modelo aprenda de los patrones que encuentran los datos y los pueda asociar al tipo de reacciones que el software quiere modelar.

Por el momento Prediction se encuentra en el nivel de maduración tipo 7 que corresponde a pruebas en un ambiente real como lo es el quirófano y sólo es aplicable a la sedación ligera y no a la anestesia general. Sin embargo la idea a futuro según el investigador es que pueda evolucionar y funcione también en intervenciones que requieran una sedación total del cuerpo.

Valencia asegura que el software que solamente se ha probado en personas adultas mayores de 18 años podría costar unos cinco mil euros y que actualmente se encuentran buscando socios para poder comercializarlo.


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