Toma de decisiones más inteligente en las unidades de cuidados intensivos
Durante las primeras oleadas de la pandemia de COVID-19, el personal de las unidades de cuidados intensivos (UCI) se enfrentó a una nueva enfermedad muy contagiosa para la que no existía vacuna. En los países gravemente afectados, más del 10 % de los pacientes infectados requerían cuidados intensivos, lo que suponía una enorme presión sobre los recursos y ponía en peligro al personal médico. «Aquí en Fráncfort, mi equipo y yo estuvimos tratando a más de 700 enfermos de la COVID-19 en la UCI gravemente afectados a la vez —explica el coordinador del proyecto ENVISION, Kai Zacharowski, de la Universidad Goethe de Fráncfort (Alemania)—. Aunque sabíamos cómo ventilar y llevar a cabo otros tratamientos en la UCI, carecíamos de opciones terapéuticas válidas y probadas para esta compleja enfermedad. Esto hacía extremadamente difícil tomar siempre decisiones que fueran en beneficio de los pacientes».
Tomar decisiones eficaces sobre el tratamiento médico
El equipo del proyecto ENVISION, que comenzó en diciembre de 2020, pretendía abordar este reto sanitario, desarrollando una herramienta basada en datos para ayudar al personal médico de la UCI en el tratamiento de los pacientes. Para ello, se recopilaron datos de diversas fuentes, como ventiladores y dispositivos de obtención de imágenes médicas, y se analizaron mediante inteligencia artificial (IA). Participaron un total de trece hospitales de toda Europa. «Una pequeña empresa emergente aceptó participar —añade Zacharowski—. Se desarrolló un “software” que funciona en las UCI y permite recopilar todos los datos fisiológicos, de tratamiento y medicación». Una aplicación digital ya existente, llamada Sandman. MD, se mejoró para convertirse en Sandman.IC. Se diseñó para que fuera un sistema inteligente de apoyo a la toma de decisiones para el personal, que ayudara en el seguimiento, la predicción y el tratamiento de los pacientes con COVID-19 en las UCI. La idea era que la herramienta pudiera sugerir rápidamente posibles opciones terapéuticas novedosas que, de otro modo, el atareado personal médico no podría identificar. El equipo del proyecto también esperaba que esta información recopilada mejorará la comprensión del curso aún desconocido de esta enfermedad y contribuyera otros esfuerzos médicos para encontrar nuevos tratamientos.
Recopilación e integración de datos médicos
Un éxito clave del proyecto fue la capacidad de recopilar e integrar datos médicos de toda Europa, respetando al mismo tiempo la estricta legislación sobre protección de datos. «Lo conseguimos dejando los datos hospitalarios en manos de los hospitales —explica Zacharowski—. Los datos se analizaron en los hospitales y luego se transfirieron los resultados anonimizados». La introducción de la aplicación en entornos clínicos también fue un éxito. Sandman.IC se integró en un paquete de análisis de datos basado en IA con herramientas de modelización predictiva, y se mejoró con una funcionalidad de alerta inteligente para facilitar su uso. La herramienta ha sido validada y está lista para su comercialización.
Hacer frente a futuros brotes de enfermedades infecciosas
Sin embargo, la repercusión potencial del proyecto ENVISION va más allá de los resultados inmediatos. Los conocimientos adquiridos con el análisis de los datos de los pacientes con COVID-19 y el desarrollo de una herramienta de IA que respalde la toma de decisiones clínicas podrían transferirse y aplicarse a futuros brotes de enfermedades infecciosas y otros escenarios de cuidados intensivos. Esto no solo mejorará la atención al paciente durante las crisis sanitarias, sino que también contribuirá a que las UCI funcionen con la mayor eficiencia posible. Una lección fundamental de la pandemia de COVID-19 fue la importancia de la preparación. «Hemos conseguido conectar a los países europeos para mejorar nuestros conocimientos colectivos al respecto —concluye Zacharowski—. En el futuro, nos fijaremos más en cómo recibimos y analizamos los datos utilizando la IA».
Palabras clave
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