Cada paciente en UCI genera un gigabyte con sus datos clínicos al día

La sesión tecnológica número 3 de Inforsalud 2022 fue moderada por Enrique Bausá Llamazares , subdirector general de sistemas de información para la salud de la consejería de sanidad universal y salud pública de la Comunidad Valenciana. En distintos momentos de su actuación, este alto funcionario sanitario valenciano mostró curiosidad por los modelos predictivos de Covid-19 y su aplicabilidad a futuras pandemias.

Enrique Bausá

Como primero en hablar, el doctor Jordi Morillas , intensivista responsable de UCI en el Hospital SCIAS de Barcelona, cifró en un gigabyte la información que genera cada paciente en un solo día.

Dr Jordi Morillas

En un momento en el que se debe pasar de los meros datos basados en mortalidad e ingresos, entre otros, a disponer en tiempo real de otros parámetros como las transfusiones realizadas, el tiempo de catéter insertado, u otros, que permitan realizar cambios inmediatos a los clínicos. Dado que los médicos de cuidados intensivos no suelen tener tiempo para acudir a los gráficos de enfermería para conocer el estado de hemofiltración, por ejemplo, o a la historia clínica. O quizás al aplicativo del banco de sangre para comprobar si el paciente ha sido transfundido. De lo que extraño la urgencia de disponer de modelos predictivos desde información estructurada.

Para lograr en UCI aplicativos amigables y personalizados con el ejemplo de su proveedor Philips , con visionado de casos activos en guardias médicas según grupos patológicos con especificación de Covid o no. Para lo que mostró en pantalla un cuadro sobre antibióticos con datos de días de respirador, diuresis y antibioterapia en foto completa.

También defendió los cuadros de mando para gestión 360 grados. Además de un enfoque Zoom in/out para tomas de decisión. Sacar una vía, campos obligatorios para enfermería.

Advisery board de reunión anual con su proveedor, como mesa de expertos destinada a mejorar el aplicativo en uso.

Insistió por ello en la extracción ordenada de los datos, según criterio de agrupación de cada hospital cliente, y preferiblemente con una configuración libre y flexible.

En el turno de preguntas, comentó que las UCI de los hospitales públicos de Barcelona están conectados, no así los centros privados.

Xavier Massa

A continuación, Xavier Massa , director del área de sector público de la compañía Cisco en España, razonó que antes de la pandemia las principales preocupaciones gerenciales eran el envejecimiento poblacional, la presión ciudadana de servicios, la cronicidad y la deficiente financiación, mientras que ahora, sin haber desaparecido esos factores, la demanda se ha multiplicado con respuesta en forma de nuevas infraestructuras y reconversión de otras previas

83% de los pacientes ya han usado aplicación de telemedicina. Según sus números, faltan 18 millones de profesionales sanitarios certificados en el mundo, según la OMS. A la vez que cuesta 7 millones de dólares cada ciberdelito contra los datos de la atención médica. Fenómeno incrementado desde 2019 y que actualmente es de los más lucrativos del mundo.

Adelantó además, que la telemedicina subirá a los 289 billones hacia 2028, con un incremento CAGR del 22,4% entre 2021 y 2028.

Se mostró así partidario de herramientas tecnológicas que palíen el agotamiento de los profesionales con seguridad sobre los datos y acercamiento de la atención a los domicilios de los ciudadanos. Es decir, por la seguridad y la ubicuidad de la atención.

Beatriz Martínez Jiménez

Durante su turno, Beatriz Martínez Jiménez , técnico informático de desarrollos sanitarios del gobierno de La Rioja, describió algunos modelos predictivos aplicados en su región durante la pandemia.

En primer lugar, hablo del Q_UPHS , un modelo para simulación de necesidades médicas en pandemia según curvas Gompertz , validado por el Instituto de Salud Carlos III (ISCiii). Dotado de capacidad para predecir la ocupación hospitalaria y hacer hipótesis de antemano.

Destacó sus gradientes de peso por cada ola de Covid y su segmentación por sexo y edad.

Para cotejar ingresos diarios y la ocupación acumulada en camas de planta y UCI.

Donde el peor porcentil es el P95, como señaló, que inmediatamente se comunica a la dirección del centro. Un modelo que, no obstante, aún no incluye la magnitud de la vacunación contra el SARS-CoV-2.

Además, introdujo el concepto de microola , según modelo probado en tercera ola, cursada en enero de 2021. Para referirse también a la sexta ola, que fue más compleja por coexistencia de las variantes Delta y Ómicron , situación que permitió diferenciar entre pacientes ingresados con Covid y pacientes hospitalizados por Covid.

También describió Martínez Jiménez su modelo de desbordamiento de camas hospitalarias para saber, la víspera, el número de ellas disponibles según una fórmula especifica basada en suma y resta de camas disponibles, prealtas, preingresos e ingresos desde urgencias.

Clarisa Martínez

Clarisa Martínez , analista senior de Capgemini Engineering , describió su proyecto de Inteligencia Artificial ( AI ) sobre recurrencia de cáncer de mama según datos clínicos y genéticos y su repercusión en salud mental con demanda de mayor intervención psicosocial.

El programa, que se realiza en la Universidad de Oxford de Reino Unido, es fiable al 80%.

En otro aspecto, se refirió al modelo AI4HealthyAging de predicción de deterioro personal vinculado a la edad mediante AI en su versión de Machine Learning . Para lo que se emplean sensores que detectan la pérdida de energía al andar, mediante sensórica domiciliaria .

Entre otras ideas básicas se refirió esta ponente a federado de algoritmos, NO Bias, explicabilidad XAI y continuó IoT-Edge-Cloud . Donde subsisten sesgos asociados a formas no adecuadas y falsos negativos. Por lo que recomendó evitar determinismos en este tipo de desarrollos.

Jorge López Calbacho

Finalmente, Jorge López Calbacho , jefe de ventas de RTS Solutions en la mutua francesa Relyens , se adentró en la electromedicina y la protección frente a reclamaciones casi siempre motivadas dentro de la actividad quirúrgica.

Y pasó a describir la tecnología Caresyntax , empresa alemana, que revisa todos los vídeos de las operaciones con validación digital para fortalecer los sistemas de monitorización y control de seguridad, en listas de verificación quirúrgica , a la hora de evitar errores de lateralidad , como es operar la mano equivocada. Con mención al cirujano experto en cirugía de la mano izquierda del Hospital Universitario de Estrasburgo, que aplica mentoring digital a prácticas tutorizadas dirigidas a obtener mejores resultados.

Auguró, en resumen, un gran campo de exploración para la investigación y la docencia con esta tecnología. Como la necesidad de vigilar también los efectos adversos para provisión de sangre en cirugía.

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