La inteligencia artificial busca trabajo en las unidades de cuidados intensivos
Los hospitales están abriendo sus puertas a la inteligencia artificial. En Bucaramanga el ingeniero Hernando González entrena redes neuronales para apoyar decisiones médicas.
Por Gloria Correa
Médica UIS. Excolaboradora en El Espaciador y fact-checker en Colombiacheck.
Hace cuatro años mientras la pandemia nos retenía en una cuarentena parsimoniosa, en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) los ventiladores mecánicos escaseaban y los médicos libraban verdaderos dilemas de vida o muerte al tener que decidir a quién intubar (conectar a un ventilador).
Unos años antes, Hernando González Acevedo, ingeniero electrónico y profesor del programa de ingeniería mecatrónica de la Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB), se había dedicado, junto a un equipo de colaboradores, a estudiar los ventiladores mecánicos y buscaban aplicar sus conocimientos para optimizar su uso. Lejos de su mente estaba que una pandemia causada por un virus respiratorio irrumpiría en nuestras vidas y estos dispositivos jugarían un rol protagónico.
La llegada del 2020 se convirtió entonces en el escenario perfecto para que González obtuviera un cupo de formación doctoral en ingeniería apoyado por el programa de Becas Bicentenario del Ministerio de Ciencias, Tecnología e Innovación. Su propuesta de investigación consistió en desarrollar una herramienta basada en Inteligencia Artificial (IA) que permitiera predecir el éxito o fracaso al retirar un ventilador mecánico después de una Prueba de Respiración Espontánea (SBT, por sus siglas en inglés).
La SBT se lleva a cabo por un período de 30 minutos, durante el cual se evalúa el patrón respiratorio del paciente. El objetivo es establecer si es capaz de respirar de manera autónoma o necesita el ventilador.
Si bien los ventiladores mecánicos representan una salvación cuando la respiración se ve gravemente comprometida, su uso así como la decisión de retirarlos conllevan riesgos considerables tales como infecciones hasta complicaciones en el habla. “Una extubación exitosa depende de muchos factores pero no siempre se logra. Los pacientes reintubados se complican con más facilidad”, comentó González quien se encuentra vinculado a la UNAB desde el 2009.
Hernando González A., profesor de Ingeniería Mecatrónica de la UNAB, realiza su investigación doctoral sobre el uso de la IA para apoyar médicos en UCI a disminuir el error en el retiro de los ventiladores mecánicos. / Foto Ingeniería Mecatrónica UNAB
González junto a su director de tesis, Carlos Julio Arizmendi, también docente de la UNAB y PhD en Informática y Comunicación de la Universidad Politécnica de Cataluña en España y su codirectora de tesis, Beatriz F. Giraldo de la Universidad Politécnica de Cataluña, conjugaron sus conocimientos de procesamiento de datos e IA para intentar reducir el error en las extubaciones.
Trabajaron con datos de 154 pacientes de una UCI del Hospital de la Santa Creu y Sant Pau de Barcelona, quienes habían requerido ventilador mecánico y fueron sometidos a una prueba SBT para que el médico tratante decidiera la extubación. Esa información mostraba que la mayoría de los pacientes tuvieron un procedimiento exitoso, en otros fue fallida y un pequeño grupo debió ser reintubado en las 48 horas siguientes.
Con los datos de esa prueba, tomando específicamente los del patrón respiratorio junto a un dato del electrocardiograma, conocido como el intervalo RR, González entrenó una red neuronal, como si se tratara de un cerebro externo, para que aprendiera a determinar el éxito o fracaso en la extubación de un paciente.
Así se logró que la red predijera con mayor exactitud una extubación exitosa que los médicos. Sus análisis arrojaron que lo que había llevado a la reintubación de los pacientes eran omisiones de información de la prueba SBT que no habían podido ser detectados por el médico, pero con la IA se podrían prevenir.
Durante la pandemia de Covid-19 el uso de ventiladores mecánicos fue crucial para el manejo de pacientes. / Foto Comunicaciones Foscal
Los resultados se publicaron en una ponencia en el 2022 en la Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología en Glasgow (Escocia) y en marzo de 2023 en el artículo titulado Análisis del patrón cardiorrespiratorio de los pacientes sometidos al destete de ventilación mecánica mediante IA de la revista International Journal of Environmental Research and Public Health.
Los investigadores saben que aún queda un largo camino por recorrer antes de ver la IA ayudando a tomar decisiones en las UCI. González hará una pasantía en la Universidad Politécnica de Cataluña para validar los resultados y el reto a seguir será desarrollar un software que sirva de apoyo a los médicos. Luego tendrán que hacer pruebas clínicas y a futuro desean aunar esfuerzos con Alejandro Arboleda, profesor del programa de Ingeniería Biomédica de la UNAB, quien también trabaja en esta área en la Clínica Foscal de Floridablanca.
“Los médicos no deben temer a la IA, porque no se pretende reemplazarlos sino más bien optimizar la atención y ayudarles a tomar mejores decisiones clínicas. Ante la sobrecarga de trabajo y los tiempos limitados se busca que la colaboración entre humanos e IA traiga beneficios a todos”, parafrasea Hernández la conclusión de un artículo científico sobre IA en medicina clínica.
Estas investigaciones nos muestran que quizás no estamos muy lejos de ver entrar en los escenarios hospitalarios asistentes basados en IA como hemos visto en la última década a Alexa en las casas y a Siri en los celulares.
La inteligencia artificial comienza a ser utilizada para apoyar a los médicos en las unidades de cuidado intensivo. / Foto Comunicaciones Foscal
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