La IA predice qué pacientes de COVID requieren ingreso en UCI
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La IA predice qué pacientes de COVID requieren ingreso en UCI

viernes 18 de septiembre de 2020, 14:25h

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Microsoft ha sido la empresa encargada del desarrollo de dicha tecnología de Inteligencia Artificial, sin embargo Ribera Salud, grupo empresarial dedicado a la gestión de proyectos de innovación relacionados con el mundo sanitario, ha sido el encargado de poner en marcha un modelo basado en Microsoft Azure Learning, capaz de identificar y predecir qué pacientes contagiados de COVID-19 requerirán un posterior ingreso en UCI. De esta forma, este nuevo servicio de predicción, se convierte en una herramienta clave de cara a afrontar de forma más efectiva los rebrotes originados por la pandemia.

Para llevar a cabo un proyecto de semejante magnitud tecnológica, han sido precisas muchas horas enfocadas en el desarrollo de algoritmos con el fin de analizar y procesar las posibles variables de cada paciente con el objetivo de identificar los datos objetivos sobre su estado de salud que posteriormente son analizados por la nube de Microsoft y que determinan si dicho paciente requerirá de un ingreso en UCI o no. Ese trabajo, ha sido llevado a cabo por el equipo de Data Science de FuturRS, actual filial tecnológica del grupo sanitario Ribera Salud, que apuesta por la Inteligencia Artificial en todos sus sentidos.

3 años de esfuerzo

Han sido tres años de desarrollo constante, desde 2017, los que la compañía en cuestión ha invertido con el objetivo de llevar al mundo de la salud las ventajas que puede proporcionar la Inteligencia Artificial de Microsoft, y ahora es cuando realmente esta nueva herramienta supone una transformación y resulta especialmente valiosa en el contexto del impacto producido durante la pandemia ocasionada por el COVID-19. Se trata de un modelo predictivo, basado en la IA, capaz de analizar y procesar múltiples variables de cada paciente logrando predecir su evolución y mejorando en todo caso la calidad asistencial de los pacientes y agilizando los procesos médicos.

Gracias a este tipo de actuaciones preventivas, llevadas a cabo tras la recopilación de datos y síntomas sobre los pacientes que se convierten en predicciones sobre el posible empeoramiento clínico, es posible evitar situaciones adversas evitables cómo la propagación del virus o el empeoramiento de los propios pacientes gracias a contar con una ayuda preventiva antes de empeorar su estado de salud. Para desarrollar este proyecto, ha sido necesaria una herramienta cómo la que proporcionaba Microsoft, con un aporte al crecimiento del modelo y al rápido desarrollo del mismo, que se traducen en una implantación más sencilla para el uso clínico en el menor tiempo posible.

Un modelo de referencia

Este nuevo procedimiento y sistema de detección, puede llegar a causar una revolución en base a las variables clínicas de los pacientes, las cuales hasta ahora estaban establecidas por los propios profesionales sanitarios que realizaban un control, recogida y análisis de los datos y tomaban decisiones al respecto, ajustando el plan terapéutico de cada paciente antes de que empeore. Sin embargo, con este nuevo sistema, todo ese proceso puede ser recogido, analizado y puesto en práctica por una Inteligencia Artificial, que no solo analiza los datos, sino que crea predicciones en torno al desarrollo de los pacientes y planea con una mayor eficacia su necesidad (o no) de ser trasladados a cuidados intensivos.

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