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Cualquiera que haya pasado la noche en un hospital sabe que periódicamente vendrán enfermeras, lo despertarán y revisarán sus signos vitales. Si bien es necesario recopilar esta información, un equipo de los Institutos de Investigación Feinstein dice que las interrupciones durante la noche pueden causar más daño que bien, en forma de deterioro cognitivo, hipertensión, estrés adicional y otros impactos negativos en los pacientes, sin mencionar un aumento trabajo para enfermeras.
Para encontrar una mejor manera, el equipo estudió las mediciones de signos vitales tomadas de pacientes en los hospitales de Northwell Health en Nueva York entre 2012 y 2019. Los datos recopilados incluyeron frecuencia respiratoria, frecuencia cardíaca, presión arterial sistólica, temperatura corporal y edad. El estudio examinó un total de 24,3 millones de mediciones de signos vitales, de 2,13 millones de visitas de pacientes.
El equipo utilizó la información para desarrollar una herramienta clínica predictiva de aprendizaje profundo que utiliza inteligencia artificial para predecir la estabilidad nocturna de un paciente, eliminando la necesidad de múltiples controles vitales. El estudio, publicado el viernes en Nature Partner Journals Digital Medicine, reveló que la IA solo clasificó erróneamente a dos de cada 10,000 pacientes que permanecen en el hospital durante la noche. El equipo agregó que esas clasificaciones erróneas podrían ser arregladas fácilmente por enfermeras en rondas típicas.
“El descanso es un elemento crítico para el cuidado de un paciente, y está bien documentado que la interrupción del sueño es una queja común que podría retrasar el alta y la recuperación”, dijo Theodoros Zanos, profesor asistente del Instituto de Medicina Bioelectrónica de los Institutos Feinstein y líder de la equipo de investigación, dijo en un comunicado. Zanos señaló que los hallazgos del equipo destacan la seguridad y precisión de las soluciones basadas en aprendizaje automático.
Además de ayudar a los pacientes a dormir mejor, la IA también puede ayudar potencialmente a las enfermeras y al personal del hospital sobrecargados. Según el equipo de investigación, las enfermeras dedican entre el 20 y el 35% de su tiempo a documentar los signos vitales y aproximadamente el 10% de su turno recogiéndolos, lo que deben hacer un promedio de cada cuatro a cinco horas por paciente. Los investigadores dijeron que la IA podría significar una reducción de la carga de trabajo del 20-25% para las enfermeras en un turno nocturno.
La herramienta se está implementando ahora en varios hospitales de Northwell Health.
Para obtener más información, consulte cómo se utiliza la IA para predecir el Alzheimer siete años antes del diagnóstico clínico.
La información contenida en este artículo es solo para fines educativos e informativos y no pretende ser un consejo médico o de salud. Siempre consulte a un médico u otro proveedor de salud calificado con respecto a cualquier pregunta que pueda tener sobre una condición médica u objetivos de salud.
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