SmartVent: Uso de algoritmos sobre señales fisiológicas para personalizar la atención al paciente crítico sometido a ventilación mecánica

Proyecto centrado en el desarrollo de algoritmos avanzados aplicados a señales fisiológicas para mejorar la monitorización de pacientes críticos con ventilación mecánica. Analiza la interacción paciente-ventilador mediante el procesamiento de datos clínicos en tiempo real, permitiendo identificar asincronías y patrones de riesgo. Su enfoque contribuye a una medicina intensiva más personalizada, basada en datos, y orientada a mejorar los resultados clínicos en entornos de cuidados intensivos.

Caracterizar las asincronías entre paciente y ventilador y evaluar su impacto clínico mediante modelos basados en datos. El proyecto busca desarrollar herramientas que permitan personalizar la ventilación mecánica, reducir complicaciones y optimizar la evolución del paciente crítico. Además, pretende facilitar la toma de decisiones clínicas mediante información objetiva y procesada automáticamente a partir de señales fisiológicas complejas.

• Implementación de modelos predictivos avanzados para la personalización del control asistencial del paciente crítico.
• Optimización de la interacción respiratoria para reducir las asincronías.
• Desarrollo de herramientas de análisis y monitorización algorítmica para entornos de atención crítica avanzada.