Investigadores de Los Andes y el Hospital Militar Central trabajan en un sistema de recomendaciones que logre predecir el deterioro de pacientes con Covid-19 y otras Infecciones Respiratorias Agudas (IRA).
Durante la emergencia provocada por el Covid-19, una de las mayores preocupaciones de los gobiernos y las autoridades sanitarias ha sido el incremento en la ocupación de las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI), indicador que se evalúa para tomar medidas que permitan disminuir la curva de contagios y muertes por causa del virus.
Esta es la razón por la que los gobiernos han hecho grandes inversiones para ampliar su capacidad de UCI. En Colombia, por ejemplo, de acuerdo con datos del Ministerio de Salud, durante el tiempo de la pandemia el país pasó de tener 5.346 camas a 10.115, lo que representa un incremento del 89%.
Pero los avances del país frente a este tema no se limitan al aumento de las UCI. Es por esto que tres profesores uniandinos convocaron a sus estudiantes de pregrado y posgrado de los Departamentos de Ingeniería Biomédica y de Ingeniería de Sistemas y Computación para trabajar en conjunto con el Hospital Militar Central, en el desarrollo de un sistema de recomendaciones con base en el procesamiento y análisis de algunas variables clínicas, que logre predecir el deterioro de pacientes con Covid-19 y otras Infecciones Respiratorias Agudas (IRA). Esto le permitirá al personal médico tomar medidas tempranas que eviten complicaciones de los pacientes y obliguen su traslado a una UCI o su posible deceso.
Inteligencia artificial para prevenir muertes
Se desarrollará un sistema de recomendaciones basadas en aplicaciones móviles y dispositivos comerciales de monitoreo permanente y remoto de signos vitales (en tiempo real) que les permitirá a los médicos revisar la evolución del paciente y detectar posibles alarmas de deterioro, incluso por fuera del hospital.
Se creará un algoritmo que analizará y correlacionará variables clínicas y paraclínicas, tales como frecuencia cardiaca, saturación de oxígeno, presión arterial y otras relacionadas al Covid-19, con modelos de datos a gran escala y el uso de inteligencia artificial. Este desarrollo permitirá realizar un seguimiento más exhaustivo, detectar una mayor cantidad de señales críticas y hallar marcadores predeterminados que evidencien si la infección se está agravando y permita tomar decisiones sobre el tratamiento recomendado, antes de que paciente deba ser trasladado a la UCI.
El sistema tendrá la capacidad de evaluar a los pacientes durante y después de la hospitalización.
Equipo de trabajo
Uniandes:
Rodrigo Gómez, profesor asistente del Departamento de Ingeniería Biomédica.
Mario Valderrama, profesor asociado del Departamento de Ingeniería Biomédica.
Mario Linares, profesor asistente del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación.
Javier Pérez, estudiante de maestría en Ingeniería Biomédica.
Samantha Botros, estudiante de Ingeniería Biomédica.
Fabián Gallego, estudiante de Ingeniería Biomédica.
José Yesith Juez, estudiante del Doctorado en Ingeniería.
Hospital Militar Central:
René Delgado y Marisol Carreño.
Fundación Santa Fe de Bogotá:
Carlos Santacruz (asesor externo).
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