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Better Care ha conectado e integrado los dispositivos médicos de diferentes hospitales, y desarrollado el visor clínico que permite al personal médico visualizar y validar las recomendaciones de los algoritmos
El proyecto europeo IntelliLung, que aplica inteligencia artificial para mejorar el tratamiento de pacientes críticos conectados a ventilación mecánica, ha superado con éxito su primera fase de implementación. El programa pretende ofrecer un sistema de soporte a la decisión utilizando algoritmos avanzados de IA para analizar datos de ventilación mecánica, soporte pulmonar extracorpóreo y otras fuentes. Estos datos se transfieren de forma segura y permiten a los profesionales sanitarios monitorizar las condiciones del paciente y responder de manera rápida a las recomendaciones del sistema. La monitorización continua y exhaustiva es fundamental en este ámbito, así como la comprensión e interpretación en tiempo real de los datos generados por los dispositivos médicos conectados al paciente.
Por ello, Better Care, empresa dedicada a la captura, gestión y procesamiento de datos clínicos, cuenta con un papel muy destacado al haber conectado e integrado los dispositivos médicos de diferentes hospitales, y desarrollado el visor clínico que permite al personal médico visualizar y validar las recomendaciones del algoritmo entrenado con datos reales de paciente.
Para Rudys Magrans, Head de Data Science de Better Care y participante en el proyecto, “este visor pone la inteligencia artificial al servicio del personal clínico. Una vez validado, podría representar una nueva herramienta para actuar con precisión en los momentos más críticos”. La ventilación mecánica es una de las terapias más aplicadas para pacientes críticos con insuficiencia respiratoria aguda pero, a pesar de sus beneficios, una aplicación incorrecta puede afectar gravemente al paciente. Además, en la UCI, pequeñas asincronías entre el respirador y el paciente pueden dificultar la recuperación.
De ahí la importancia del proyecto en el que se viene trabajando desde 2022 y que permite detectar estas asincronías y sugiere cómo actuar antes de que se agraven.Dos hospitales españoles participan en la segunda fase del proyectoUna vez cumplida la primera parte del proyecto, se ha iniciado la segunda fase, que tiene como objetivo validar el algoritmo con datos prospectivos sobre las asincronías paciente-ventilador en tiempo real de cuatro hospitales: Hospital Universitario La Princesa y Fundació Parc Taulí (España), Hospital General de Varsovia (Polonia) y Universidad Técnica de Dresde (Alemania). El estudio comparará el rendimiento del algoritmo con el estándar actual de atención en más de 500 pacientes de estos centros.
Además, el algoritmo proporcionará a los clínicos recomendaciones médicas sobre cómo deben actuar para modificar la interacción entre paciente y ventilador mecánico y así mejorar su recuperación.
