El Virgen del Rocío incorpora una plataforma de análisis predictivo en las UCI

Los profesionales testarán si tecnología Big Data ayuda a recopilar, integrar, procesar y visualizar todos los datos del paciente a tiempo real en un cuadro de mandos único, y si facilita a los facultativos la toma rápida de decisiones

N.P.

El Hospital Universitario Virgen del Rocío ha iniciado un proyecto piloto que consiste en incorporar una plataforma de análisis de datos en las Unidades de Cuidados Críticos (UCI) de los centros, cuyo objetivo es recopilar, integrar, procesar y visualizar toda la información del paciente en tiempo real. Todos los datos se integran de este modo en un cuadro de mandos único y usable, que ayuda a los profesionales sanitarios en la toma decisiones clínicas personalizadas, con el fin de reducir la morbilidad y mortalidad de los pacientes y las tasas de eventos adversos evitables.

La consultora multinacional Everis y NTT DATA han desarrollado el prototipo, denominado ehCOSSmartICU. Los profesionales sanitarios supervisarán la utilidad de esta tecnología, que proporciona información sobre datos vitales como la frecuencia cardíaca, la presión arterial, el nivel de oxígeno en sangre, y los datos integrados en la historia clínica. La idea es que los resultados validen el sistema entre enero y marzo de 2016.

De hecho, según Francisco Murillo, director de la Unidad de Cuidados Intensivos del Hospital Universitario Virgen del Rocío, “si a toda la información proveniente de la monitorización de los pacientes 24 horas al día, historia clínica electrónica, órdenes verbales específicas y otros datos de interés, le aplicamos algoritmos suficientemente evolucionados que permitan generar y proponer los planes terapéuticos más adecuados para el paciente, como medicamentos, dosis, cuidados etc., basados en la experiencia y las mejores prácticas, tendremos una solución que permitirá mejorar los protocolos sanitarios,  aumentar la calidad asistencial, mejorar la eficiencia de los profesionales de las UCIs y reducir los efectos adversos en los pacientes”.

La posibilidad de llevar a cabo la integración y el análisis de datos mediante la tecnología Big Data, basada en protocolos clínicos, puede suponer un cambio significativo en la eficiencia y precisión de la toma de decisiones clínicas en las UCIs. En estas unidades asistenciales se presta atención a pacientes críticos o con enfermedades y lesiones graves que requieren de una atención muy especializada, medicaciones precisas y monitorización constante con equipamientos de alta tecnología. Por ello, los profesionales sanitarios manejan grandes volúmenes de datos y bioseñales, y tienen que emplear tiempo en analizarlos y establecer las prioridades de actuación.

Tecnología Big Data

Sin embargo, la mayoría de los sistemas de historia clínica electrónica no incorporan una solución específica para las unidades de cuidados críticos. De ahí que Mario Chao, CEO de ehCOS, valore que “ehCOSSmartICU proporcionará a los profesionales de la salud una herramienta avanzada de análisis de datos capaz de predecir o generar alertas relevantes para cada paciente integrada con su historial clínico, ofreciendo mejoras en los protocolos de atención para maximizar los resultados de salud y  optimizar los recursos en estas áreas de atención médica tan complejas”.

La tecnología Big Data permite en la actualidad extraer información de mucho valor, tanto para el desarrollo de nuevos protocolos de actuación, como para la mejora de los existentes. La integración de datos, basada en protocolos clínicos, podría suponer un cambio significativo en la eficiencia y precisión de la toma de decisiones clínicas.

La solución NTT DATA SPaSE (Big Data AnalyticsSolution) que los científicos de datos de NTT DATA utilizan para la plataforma ehCOSSmartICU, proporciona a priori una visualización compresible e integrada de los datos vitales del paciente en tiempo real y permite descubrir las relaciones existentes entre los datos y los posibles tratamientos a aplicar.

Utilizando técnicas de aprendizaje automático, se espera que la plataforma sea capaz de extraer el conocimiento necesario para diseñar y predecir escenarios futuros para el cuidado de los pacientes mejorando de manera significativa la calidad de la atención y la optimización de los recursos.