Un grandioso avance gracias al talento andaluz. Ingresar en un hospital puede ser un proceso estresante para cualquiera, pero para las personas mayores que conviven con varias enfermedades crónicas, lo que técnicamente se conoce como multimorbilidad, el riesgo de complicaciones es mucho mayor. Factores como las úlceras por presión y el dolor y el delirio --la denominada 'tríada UDD'-- no solo merman su calidad de vida, sino que aumentan drásticamente la estancia hospitalaria y la mortalidad. Y en esta tesitura han entrado en acción investigadores malagueños que han logrado avances médicos sin precedentes gracias a la IA.
De eta manera, para combatir este problema, un equipo multidisciplinar ha diseñado una regla de predicción clínica utilizando técnicas de Inteligencia Artificial. El equipo está integrado por José Miguel Morales Asencio, responsable del grupo de Cronicidad, Dependencia, Cuidados y Servicios de Salud de Ibima Plataforma Bionand y catedrático de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad de Málaga, Marta Aranda, perteneciente al mismo grupo, enfermera del Distrito Sanitario Costa del Sol e investigadora principal del proyecto en su fase clínica, junto a los expertos del Instituto de Tecnologías e Ingeniería del Software (ITIS) de la UMA, integrado por Rafael García-Luque y los catedráticos del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación Ernesto Pimentel y Francisco Durán.
En el estudio la colaboración del Hospital Universitario Costa del Sol, centro en el que se desarrolló la fase clínica del estudio, ha sido fundamental. El gran avance de esta investigación, publicada recientemente en la revista científica Intelligent Medicine, radica en su sencillez y rapidez de aplicación. Hasta ahora, predecir estos eventos adversos en entornos de Urgencias era complicado debido a la falta de tiempo y la complejidad de las herramientas existentes.
Avances médicos sin precedentes en Málaga
Asimismo, los investigadores analizaron inicialmente hasta 43 variables distintas de los pacientes. Sin embargo, gracias a técnicas avanzadas de aprendizaje automático lograron simplificar el modelo hasta identificar los tres indicadores clave que realmente marcan la diferencia. Con solo evaluar estos tres puntos, el sistema alcanza una precisión del 91% y una capacidad de discriminación excelente, superando a los métodos convencionales.
Los tres factores que los médicos y enfermeros deben observar para anticiparse a los problemas son cambios bruscos en el estado mental: Detectar si el paciente presenta confusión o fluctuaciones en su atención (indicador de delirio); nivel de dolor medido a través de una escala numérica sencilla; y capacidad de comunicación: Evaluar la vulnerabilidad del paciente mediante su capacidad para comunicarse en el entorno de Urgencias.
Por otra parte, y más allá del hallazgo teórico, el equipo ha desarrollado un prototipo de aplicación accesible desde móviles, tabletas y ordenadores. Esta herramienta permite a los profesionales sanitarios registrar al paciente y obtener al instante una estimación del riesgo de sufrir complicaciones durante su hospitalización.
Finalmente, hay que añadir que la aplicación ya ha sido probada por 21 expertos sanitarios de Málaga, quienes han destacado su facilidad de uso y utilidad para el seguimiento diario de los pacientes. El objetivo final es que esta tecnología se integre en la práctica clínica habitual para que los cuidados se personalicen desde el minuto uno, evitando que aparezcan las temidas úlceras o el delirio.
