Sistema inteligente ayuda a reducir infecciones en la sala de cirugía

El Hospital y Clí­nica de la Universidad de Iowa, en Estados Unidos, decidió utilizar el aprendizaje automático para reducir las infecciones en el sitio quirúrgico en 74 %, en los últimos tres años.

Las infecciones en el sitio quirúrgico son un problema grave en cualquier hospital. La inversión de un sistema de salud en inteligencia artificial (IA) puede proporcionar resultados tanto en reducción de infecciones como en ahorro de costos por un monto de 1,2 millones de dólares, como en el caso de esta institución de Estados Unidos, señala una nota de Healthcare It News.

La institución integró IA y utiliza la plataforma de atención de alta definición de la compañí­a DASH Analytics, así­ el sistema se incorpora con el de registros de salud electrónicos (EHR, por su sigla en inglés) del hospital para medir el riesgo de cada paciente; luego, el sistema decide las mejores prácticas para cada sujeto y ofrece consejos a la institución en puntos especí­ficos del proceso de atención a través del EHR. 

Cuando se trata de infecciones en el sitio quirúrgico, la máquina utiliza la lista de verificación de seguridad quirúrgica de la Organización Mundial de la Salud para asegurarse de que se está siguiendo el protocolo de atención correcto, resalta Healthcare It News.

También recopila datos del EHR, como el cirujano que realizó el procedimiento, la duración de la cirugí­a y las estimaciones de pérdida de sangre para combinar esa información con el historial del paciente. Una vez que se han recopilado estos datos, la máquina ingresa todo en su modelo de predicción y alerta al proveedor cuando el riesgo es alto.

Poder tomar toda la información necesaria y sintetizarla de forma rápida es el principal beneficio de AI”,

dijo el doctor John Cromwell, médico asociado y director de calidad y seguridad quirúrgicas en el Hospital y Clí­nica de la Universidad de Iowa. 

“Poder tomar toda la información necesaria y sintetizarla de forma rápida es el principal beneficio de AI”, dijo el doctor John Cromwell, médico asociado y director de calidad y seguridad quirúrgicas en el Hospital y Clí­nica de la Universidad de Iowa. 

El modelo predictivo permite a los proveedores utilizar tratamientos costosos para el cierre de heridas solo en personas que los necesitan. Cuando el sistema señala pacientes de alto riesgo, los proveedores utilizan la terapia de heridas con presión negativa para reducir la posibilidad de infección, indica Healthcare It News.

“No importa la experiencia que uno tenga, el aumento exponencial en el conocimiento médico hace que sea imposible para un cuidador asimilar todos los datos necesarios para aplicar de manera metódica las mejores prácticas en cada situación”, explicó Cromwell. 

Además, esta evaluación de riesgos es objetiva y elimina la posibilidad de discrepancias según el proveedor que trate al paciente. Si bien los sistemas de inteligencia artificial son costosos y a menudo difí­ciles de implementar, los análisis predictivos pueden salvar vidas y reducir las readmisiones, y en un futuro pueden generar ahorros de costos, resalta Healthcare It News.