Vigilar el riesgo en cuidados intensivos neonatales
Casi el 8 % de los bebés que nacen cada año lo hacen de forma prematura y precisan hospitalización en la unidad de cuidados intensivos neonatales. Esto aumenta el riesgo de infección, pero el diagnóstico rápido es difícil porque los datos microbiológicos y biológicos no son fiables, mientras que los indicios clínicos no poseen valor de diagnóstico. Por estas razones, se suelen administrar antibióticos de amplio espectro en grandes cantidades.
Un sistema para evaluar la maduración y el riesgo de sepsis en recién nacidos
El proyecto Digi-NewB, financiado con fondos europeos, trabajó para facilitar la toma de decisiones mediante un sistema que detecta las infecciones nosocomiales y mide la maduración del recién nacido. El proyecto combinó conocimientos extraídos de la ingeniería, el análisis de datos masivos y la medicina. «Nuestro sistema se sirve de inteligencia artificial (IA) para integrar datos fisiológicos, clínicos y biológicos en tiempo real a fin de evaluar el riesgo de sepsis y asistir en la toma de decisiones en materia de atención y tratamiento», explica Patrick Pladys, coordinador de Digi NewB. El sistema captura y analiza el corpus de datos del recién nacido, esto es, el ritmo cardíaco, la frecuencia respiratoria, indicios clínicos y movimientos, gracias a grabaciones de vídeo. A continuación, calcula y puntúa el riesgo de sepsis. Al hacerlo, permite a los médicos vigilar la evolución temporal de esta puntuación sobre el riesgo de sepsis. También se pueden observar tendencias en los parámetros seleccionados y reproducir las grabaciones de vídeo. Cabe destacar que este nuevo sistema es fácil de usar e instalar y es el propio personal del hospital el que puede hacerlo funcionar. Este proyecto basado en datos generó múltiples innovaciones científico-tecnológicas. Produjo también una gran base de datos anotada que combina vídeo, indicios fisiológicos y datos clínicos equivalentes a siete años de grabaciones y programó varios algoritmos de procesamiento innovadores, algunos de los cuales se han patentado. También se dedicó un esfuerzo importante a la extracción y caracterización de los movimientos registrados en vídeo y del llanto espontáneo de los bebés prematuros. Esta información permite cuantificar la maduración posnatal del ritmo cardíaco, la frecuencia respiratoria, el sueño y el llanto de los bebés prematuros.
Rendimiento clínico y opciones de cara al futuro
Para construir y optimizar el sistema Digi-NewB, los socios del proyecto crearon un prototipo con ejecución en tiempo real en el Hospital Universitario de Rennes. Gracias a una metodología de diseño centrado, los resultados de la labor científica se incorporaron al sistema para aumentar su madurez técnica. Si bien aún no se ha validado en un estudio clínico controlado de gran tamaño, el sistema Digi-NewB superó con éxito una prueba de concepto durante su desarrollo. El trabajo pone de relieve las posibilidades de los sistemas de vigilancia basados en IA para detectar y tratar la sepsis en el período perinatal. Los resultados respaldan que el sistema Digi-NewB es capaz de identificar la sepsis entre cuatro y cuarenta y ocho horas antes que las pruebas estándar u otros métodos empleados hoy en día en el diagnóstico de sepsis en unidades de neonatos. «Demostramos que el método pluridimensional propuesto a partir del primer día de vida puede aumentar la coherencia en el uso de los datos sanitarios aplicados a la toma de decisiones clínicas», subraya Pladys. El equipo del proyecto trabaja ya en un estudio clínico controlado con el que se espera demostrar que la vigilancia en tiempo real basada en la puntuación de la sepsis de Digi NewB es capaz de reducir la morbilidad y la mortalidad asociadas con la sepsis neonatal nosocomial. «Lo relevante del sistema Digi-NewB es que se adapta en función de los datos y mejora a medida que aumentan los incluidos en la base de datos de aprendizaje, siempre teniendo en cuenta los progresos en cuanto a atención neonatal», concluye Pladys. Además, los socios crearon una tabla de maduración que muestra la correlación entre las mediciones cardiorrespiratorias y del sueño con el neurocomportamiento y la edad. Aunque aún es necesario determinar su impacto clínico, esta herramienta de maduración ayudará a medir posibles desviaciones de la trayectoria posnatal óptima, lo que facilitará la toma de decisiones con respecto a la ventilación asistida y el alta hospitalaria.
Palabras clave
Digi-NewB, sepsis, maduración, seguimiento, prematuro, recién nacido, cuidados intensivos neonatales, sistema de apoyo a la toma de decisiones
