Sistema de IA instalado en un hospital de Canadá redujo las muertes inesperadas en un 26%

Un estudio revelado por la Asociación Médica Canadiense, revela que la implementación de la IA CHARTwatch, en un hospital de Toronto, ha reducido el porcentaje de muertes en pacientes que mueren de forma inesperada tras su adopción. Y es que esta IA es una herramienta de aprendizaje automático que es capaz de identificar cuando un paciente se encuentra en una etapa de alto riesgo en tiempo real. Es por ello que es capaz de avisar a los médicos y enfermeras a intervenir de forma temprana salvando la vida del paciente.

Esta IA, conocida como CHARTwatch, se introdujo en el Hospital St. Michael, en la ciudad de Toronto, Canadá. Esta se implementó para ayudar a los médicos y enfermeras a detectar las señales de advertencia del deterioro del paciente y responder antes. Y sí, su adopción ha sido todo un éxito.

La IA CHARTwatch reduce las muertes inesperadas en el hospital en un 26%

La monitorización y estudio de CHARTwatch permitió que la unidad de Medicina Interna General (GIM) del hospital, experimentara una drástica disminución en ciertos tipos de muertes de pacientes al usar este sistema. Este estudio se centró en las muertes “no paliativas“. Es decir, las muertes que ocurren sin que el paciente esté en un estado de cuidados paliativos. Estas capacidades podrían ayudar a que los pacientes en unidades no paliativas reciban una atención más eficiente y oportuna sin desviar recursos de aquellos que están en una fase más crítica o terminal.

Dicho de otra forma, la IA CHARTwatch monitorizará en tiempo real a todos estos pacientes. Y en caso de detectar algo que no no es normal, rápidamente avisarán a los médicos y enfermeras para adelantarse a signos de deterioro en la salud que se puedan agravar hasta el punto de que cuando se detecte ya sea tarde.

En un análisis de diferencias-indiferencias, comparamos a los pacientes en la unidad GIM con los de las unidades de cardiología, respirología y nefrología que no recibieron la intervención. Calculamos retrospectivamente las predicciones del sistema para cada paciente en las cohortes de control, aunque las alertas se enviaron a los médicos solo durante el período de intervención para los pacientes en GIM. El resultado primario fue la muerte intrahospitalaria no paliativa.

Los investigadores indican que aún es pronto para su adopción en masa

Pese a que la IA sea algo ya cotidiano en nuestras vidas, este estudio se utilizó se realizó entre el año 2016 y 2022. CHARTwatch monitorizó a 13.649 pacientes, dando como resultado una reducción relativa del 26 % en las muertes no paliativas durante este período de intervención. Lo que redujo las muertes de esta unidad de un 2,1% a 1,6%. Si bien parecen números insignificantes, esta leve reducción en la tasa de mortalidad permite salvar a decenas de personas.

Entre los pacientes de alto riesgo identificados por el sistema, las muertes no paliativas disminuyeron del 10,3% al 7,1%. Además, se brindó una atención más proactiva a los pacientes después de la implementación de CHARTwatch. Por ejemplo, se aumentaron sus dosis de antibióticos y corticosteroides en consecuencia, y se controlaron sus signos vitales con más frecuencia de lo habitual.

Los investigadores advierten de que otros factores desconocidos también podrían haber influido en los resultados. Y que estos resultados podrían ser muy diferentes en un entorno más amplio. Aunque el estudio deja patente que las herramientas de aprendizaje automático desempeñarán un papel vital in la industria de la medicina.

Fuente:elchapuzasinformatico.com