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Hace cuatro a\u00f1os mientras la pandemia nos reten\u00eda en una cuarentena parsimoniosa, en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) los ventiladores mec\u00e1nicos escaseaban y los m\u00e9dicos libraban verdaderos dilemas de vida o muerte al tener que decidir a qui\u00e9n intubar (conectar a un ventilador).<\/p>\n
Unos a\u00f1os antes, Hernando Gonz\u00e1lez Acevedo, ingeniero electr\u00f3nico y profesor del programa de ingenier\u00eda mecatr\u00f3nica de la Universidad Aut\u00f3noma de Bucaramanga (UNAB), se hab\u00eda dedicado, junto a un equipo de colaboradores, a estudiar los ventiladores mec\u00e1nicos y buscaban aplicar sus conocimientos para optimizar su uso. Lejos de su mente estaba que una pandemia causada por un virus respiratorio irrumpir\u00eda en nuestras vidas y estos dispositivos jugar\u00edan un rol protag\u00f3nico.<\/p>\n
La llegada del 2020 se convirti\u00f3 entonces en el escenario perfecto para que Gonz\u00e1lez obtuviera un cupo de formaci\u00f3n doctoral en ingenier\u00eda apoyado por el programa de Becas Bicentenario del Ministerio de Ciencias, Tecnolog\u00eda e Innovaci\u00f3n. Su propuesta de investigaci\u00f3n consisti\u00f3 en desarrollar una herramienta basada en Inteligencia Artificial (IA) que permitiera predecir el \u00e9xito o fracaso al retirar un ventilador mec\u00e1nico despu\u00e9s de una Prueba de Respiraci\u00f3n Espont\u00e1nea (SBT, por sus siglas en ingl\u00e9s).<\/p>\n
La SBT se lleva a cabo por un per\u00edodo de 30 minutos, durante el cual se eval\u00faa el patr\u00f3n respiratorio del paciente. El objetivo es establecer si es capaz de respirar de manera aut\u00f3noma o necesita el ventilador.<\/p>\n
Si bien los ventiladores mec\u00e1nicos representan una salvaci\u00f3n cuando la respiraci\u00f3n se ve gravemente comprometida, su uso as\u00ed como la decisi\u00f3n de retirarlos conllevan riesgos considerables tales como infecciones hasta complicaciones en el habla. \u201cUna extubaci\u00f3n exitosa depende de muchos factores pero no siempre se logra. Los pacientes reintubados se complican con m\u00e1s facilidad\u201d, coment\u00f3 Gonz\u00e1lez quien se encuentra vinculado a la UNAB desde el 2009.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/unab.edu.co\/cienciaabierta\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/unidades-cuidados-intensivos-2.jpg\u00bb title_text=\u00bbunidades-cuidados-intensivos-2″ align=\u00bbcenter\u00bb _builder_version=\u00bb4.17.3″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_padding=\u00bb||0.3em||false|false\u00bb box_shadow_style=\u00bbpreset2″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.17.3″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bb||on||||||\u00bb text_line_height=\u00bb1.3em\u00bb transform_translate=\u00bb0px|-20px\u00bb text_orientation=\u00bbcenter\u00bb locked=\u00bboff\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
Hernando Gonz\u00e1lez A., profesor de Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica de la UNAB, realiza su investigaci\u00f3n doctoral sobre el uso de la IA para apoyar m\u00e9dicos en UCI a disminuir el error en el retiro de los ventiladores mec\u00e1nicos.<\/span> \/ Foto Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica UNAB<\/span><\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.17.3″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbPoppins|300|||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb17px\u00bb custom_margin=\u00bb0.5em||||false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n Gonz\u00e1lez junto a su director de tesis, Carlos Julio Arizmendi, tambi\u00e9n docente de la UNAB y PhD en Inform\u00e1tica y Comunicaci\u00f3n de la Universidad Polit\u00e9cnica de Catalu\u00f1a en Espa\u00f1a y su codirectora de tesis, Beatriz F. Giraldo de la Universidad Polit\u00e9cnica de Catalu\u00f1a, conjugaron sus conocimientos de procesamiento de datos e IA para intentar reducir el error en las extubaciones.<\/p>\n Trabajaron con datos de 154 pacientes de una UCI del Hospital de la Santa Creu y Sant Pau de Barcelona, quienes hab\u00edan requerido ventilador mec\u00e1nico y fueron sometidos a una prueba SBT para que el m\u00e9dico tratante decidiera la extubaci\u00f3n. Esa informaci\u00f3n mostraba que la mayor\u00eda de los pacientes tuvieron un procedimiento exitoso, en otros fue fallida y un peque\u00f1o grupo debi\u00f3 ser reintubado en las 48 horas siguientes.\u00a0\u00a0<\/p>\n Con los datos de esa prueba, tomando espec\u00edficamente los del patr\u00f3n respiratorio junto a un dato del electrocardiograma, conocido como el intervalo RR, Gonz\u00e1lez entren\u00f3 una red neuronal, como si se tratara de un cerebro externo, para que aprendiera a determinar el \u00e9xito o fracaso en la extubaci\u00f3n de un paciente.\u00a0\u00a0<\/p>\n As\u00ed se logr\u00f3 que la red predijera con mayor exactitud una extubaci\u00f3n exitosa que los m\u00e9dicos. Sus an\u00e1lisis arrojaron que lo que hab\u00eda llevado a la reintubaci\u00f3n de los pacientes eran omisiones de informaci\u00f3n de la prueba SBT que no hab\u00edan podido ser detectados por el m\u00e9dico, pero con la IA se podr\u00edan prevenir.<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/unab.edu.co\/cienciaabierta\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/unidades-cuidados-intensivos-3.jpg\u00bb title_text=\u00bbunidades-cuidados-intensivos-3″ align=\u00bbcenter\u00bb _builder_version=\u00bb4.17.3″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_padding=\u00bb||0.3em||false|false\u00bb box_shadow_style=\u00bbpreset2″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.17.3″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bb||on||||||\u00bb text_line_height=\u00bb1.3em\u00bb transform_translate=\u00bb0px|-20px\u00bb text_orientation=\u00bbcenter\u00bb locked=\u00bboff\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n Durante la pandemia de Covid-19 el uso de ventiladores mec\u00e1nicos fue crucial para el manejo de pacientes.\u00a0 <\/span>\/ Foto Comunicaciones Foscal<\/span><\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.17.3″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bbPoppins|300|||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ text_font_size=\u00bb17px\u00bb custom_margin=\u00bb0.5em||||false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n Los resultados se publicaron en una ponencia en el 2022 en la Conferencia Internacional Anual de la Sociedad de Ingenier\u00eda en Medicina y Biolog\u00eda en Glasgow (Escocia) y en marzo de 2023 en el art\u00edculo titulado An\u00e1lisis del patr\u00f3n cardiorrespiratorio de los pacientes sometidos al destete de ventilaci\u00f3n mec\u00e1nica mediante IA <\/i>de la revista International Journal of Environmental Research and Public Health.\u00a0<\/p>\n Los investigadores saben que a\u00fan queda un largo camino por recorrer antes de ver la IA ayudando a tomar decisiones en las UCI. Gonz\u00e1lez har\u00e1 una pasant\u00eda en la Universidad Polit\u00e9cnica de Catalu\u00f1a para validar los resultados y el reto a seguir ser\u00e1 desarrollar un software que sirva de apoyo a los m\u00e9dicos. Luego tendr\u00e1n que hacer pruebas cl\u00ednicas y a futuro desean aunar esfuerzos con Alejandro Arboleda, profesor del programa de Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica de la UNAB, quien tambi\u00e9n trabaja en esta \u00e1rea en la Cl\u00ednica Foscal de Floridablanca.<\/p>\n \u201cLos m\u00e9dicos no deben temer a la IA, porque no se pretende reemplazarlos sino m\u00e1s bien optimizar la atenci\u00f3n y ayudarles a tomar mejores decisiones cl\u00ednicas. Ante la sobrecarga de trabajo y los tiempos limitados se busca que la colaboraci\u00f3n entre humanos e IA traiga beneficios a todos\u201d, parafrasea Hern\u00e1ndez la conclusi\u00f3n de un art\u00edculo cient\u00edfico sobre IA en medicina cl\u00ednica.<\/p>\n Estas investigaciones nos muestran que quiz\u00e1s no estamos muy lejos de ver entrar en los escenarios hospitalarios asistentes basados en IA como hemos visto en la \u00faltima d\u00e9cada a Alexa en las casas y a Siri en los celulares.<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/unab.edu.co\/cienciaabierta\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/unidades-cuidados-intensivos-4.jpg\u00bb title_text=\u00bbunidades-cuidados-intensivos-4″ align=\u00bbcenter\u00bb _builder_version=\u00bb4.17.3″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_padding=\u00bb||0.3em||false|false\u00bb box_shadow_style=\u00bbpreset2″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.17.3″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_font=\u00bb||on||||||\u00bb text_line_height=\u00bb1.3em\u00bb transform_translate=\u00bb0px|-20px\u00bb text_orientation=\u00bbcenter\u00bb locked=\u00bboff\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n La inteligencia artificial comienza a ser utilizada para apoyar a los m\u00e9dicos en las unidades de cuidado intensivo.\u00a0 <\/span>\/ Foto Comunicaciones Foscal<\/span><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=\u00bb1″ _builder_version=\u00bb4.17.3″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb background_color=\u00bb#CE4F18″ background_enable_pattern_style=\u00bbon\u00bb background_pattern_style=\u00bbhoneycomb\u00bb background_pattern_color=\u00bbRGBA(255,255,255,0)\u00bb global_module=\u00bb882″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.17.3″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_margin=\u00bb||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb||||false|false\u00bb 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