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24/09/2020
Automática e Instrumentacion
Ribera Salud predice qué pacientes COVID requerirán ingreso en UCI mediante la IA de Microsoft
Esta iniciativa comenzó hace tres años gracias al trabajo en equipo entre Ribera Salud, FutuRS y Microsoft. Esta iniciativa comenzó hace tres años gracias al trabajo en equipo entre Ribera Salud, FutuRS y Microsoft.// FOTO: Microsoft
Ribera Salud, grupo empresarial sanitario, junto a su división tecnológica FutuRS, ha puesto en marcha un modelo predictivo, basado en Inteligencia Artificial, que analiza y procesa variables de cada paciente para predecir su evolución, en base a datos objetivos analizados por Microsoft Azurey sus herramientas de Machine Learning.

Esta iniciativa comenzó hace tres años gracias al trabajo en equipo entre Ribera Salud, FutuRS y Microsoft. El grupo sanitario, más allá de iniciar un salto tecnológico y modernizar la aplicación, tenía como objetivo mejorar la calidad asistencial de los pacientes, actuando de forma preventiva gracias a las predicciones sobre el posible empeoramiento clínico de los pacientes como en el caso del COVID.

Esta herramienta, apoyada en Inteligencia Artificial y, más concretamente, en Machine Learning, 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. Es por ello por lo que este modelo facilita lo que se conoce como el “Right Care, Right Now”, es decir, proporcionar los cuidados adecuados en el momento correcto para alcanzar los resultados óptimos para el paciente.

El resultado del modelo se obtiene automáticamente varias veces al día, se inserta directamente en un espacio acordado con los propios profesionales dentro de la Historia Clínica. Esto hace que los profesionales lo perciban como un input natural y no como algo externo, y que utilicen esa información para poder atender a los pacientes a pie de cama. Si esa información tuviera que obtenerse y analizarse por mecanismos tradicionales, sería muy costoso en tiempo y recursos”, señalan desde Ribera Salud.

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).

Herramienta clave para el presente y futuro del COVID-19

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.

“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”.

Ribera Salud, apoyado por la tecnología de Inteligencia Artificial, y como parte de su compromiso con la sociedad, va a seguir desarrollando y monitorizando nuevos modelos que ayuden a la investigación y la transformación del sector sanitario de cara al futuro.

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