Un dispositivo con inteligencia artificial predice cuándo extubar a un paciente

Tu vida depende de un tubo y de una máquina porque tus pulmones son incapaces de funcionar correctamente. Esta ha sido la realidad de miles de pacientes que han estado ingresados en las UCIs por Covid grave. La pandemia hizo que miles de personas experimentaran una dificultad extrema para respirar y que necesitaran ventilación mecánica, también conocida como intubación, en las UCIs.

Un ventilador mecánico es una máquina que ayuda a los pacientes a respirar cuando no pueden hacerlo por sí mismos debido a una enfermedad grave, como la Covid-19 o una cirugía. La máquina está conectada a un tubo de respiración que se inserta en la tráquea del paciente. El proceso de intubación (inserción del tubo) y extubación (retirada del tubo) es muy complejo, y cualquier persona que requiera ventilación requerirá meses de recuperación y rehabilitación para aprender a tragar, comer, hablar y respirar nuevamente. 

En la actualidad, no existe un equipo de monitoreo de pacientes para ayudar a los médicos a decidir el mejor momento para retirar a un paciente de un ventilador. No obstante, el doctor Andrew Seely, médico de cuidados intensivos, cirujano torácico y científico del Hospital de Ottawa y fundador y director ejecutivo de Therapeutic Monitoring Systems (TMS), y su equipo han desarrollado un dispositivo médico basado en inteligencia artificial (IA) para acabar con esta incertidumbre.

“Hemos desarrollado el primer dispositivo médico que ofrece apoyo en la decisión de extubación, creemos que ayudará a estandarizar y mejorar la atención al paciente”, señala Seely. Y es que, según afirma, uno de cada siete pacientes de la UCI no es capaz de respirar por sí mismo en las primeras 48 horas después de retirarle la vía aérea artificial.

Llamado Extubation Advisor, el dispositivo es capaz de monitorear y analizar los signos vitales de un paciente, incluida la presión arterial, los niveles de oxígeno, los ritmos respiratorios y la frecuencia cardíaca durante su ventilación. Luego utiliza IA para proporcionar a los médicos una lectura específica de cuándo se puede retirar al paciente del ventilador de manera segura. Esta es la primera vez que se utilizan y evalúan análisis predictivos en tiempo real basados ​​en este tipo de datos de alta frecuencia.

El doctor Seely y su equipo esperan que esta herramienta ayude a mejorar la seguridad del paciente y los resultados en un futuro cercano. Después de la exitosa evaluación inicial de tres meses en el Hospital de Ottawa, las métricas parecen prometedoras y los comentarios recibidos de los médicos fueron muy positivos. “Aunque todavía queda trabajo por hacer para evaluar el impacto clínico, esta implementación es un paso en la dirección correcta para transformar el monitoreo de rutina en una mejor atención al paciente”, sostiene Seely.

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