{"id":1123,"date":"2022-02-09T21:33:30","date_gmt":"2022-02-09T19:33:30","guid":{"rendered":"https:\/\/bettercare.es\/la-deteccion-temprana-mitjancant-ia-dasincronies-en-la-ventilacio-mecanica-en-pacients-critics-podria-ajudar-a-millorar-el-seu-pronostic\/"},"modified":"2022-05-30T17:03:19","modified_gmt":"2022-05-30T15:03:19","slug":"la-deteccion-temprana-mediante-ia-de-asincronias-en-la-ventilacion-mecanica-en-pacientes-criticos-podria-ayudar-a-mejorar-su-pronostico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bettercare.es\/ca\/la-deteccion-temprana-mediante-ia-de-asincronias-en-la-ventilacion-mecanica-en-pacientes-criticos-podria-ayudar-a-mejorar-su-pronostico\/","title":{"rendered":"La detecci\u00f3n temprana mediante IA de asincron\u00edas en la ventilaci\u00f3n mec\u00e1nica en pacientes cr\u00edticos podr\u00eda ayudar a mejorar su pron\u00f3stico"},"content":{"rendered":"

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Una asincron\u00eda en el paciente intubado se produce cuando hay una mala interacci\u00f3n con el respirador. Seg\u00fan los resultados de un estudio de Better Care, <\/strong>compa\u00f1\u00eda biotecnol\u00f3gica que desarrolla soluciones de software basadas en inteligencia artificial para la monitorizaci\u00f3n continua del paciente, cuando se produce esta asincron\u00eda, se asocia con peores resultados cl\u00ednicos. Por tanto, su detecci\u00f3n temprana para la pronta intervenci\u00f3n por parte del cl\u00ednico es un factor de influencia de un mejor pron\u00f3stico del paciente.<\/p>\n

Estas han sido las principales conclusiones del estudio de cohorte publicado en la revista Critical Care Medicine,<\/strong> en el que han participado las Unidades de Medicina Intensiva del Hospital Parc Taul\u00ed de Sabadell y la Fundaci\u00f3n Althaia de Manresa, <\/strong>y cuyo objetivo ha sido identificar,\u00a0 cl\u00fasteres de asincron\u00edas paciente-ventilador, cl\u00fasteres de doble ciclado y esfuerzos inspiratorios ineficaces en paciente cr\u00edtico durante la ventilaci\u00f3n mec\u00e1nica e investigar su asociaci\u00f3n con la mortalidad, la duraci\u00f3n de la estancia en la UCI y la ventilaci\u00f3n mec\u00e1nica mediante la monitorizaci\u00f3n continua con software de Better Care.<\/strong><\/p>\n

Para identificar asincron\u00edas y determinar su potencia y duraci\u00f3n,<\/strong> los investigadores realizaron el procesamiento y an\u00e1lisis de las se\u00f1ales del respirador capturadas continuamente y determinaron que, si estas ocurren agrupadas en el tiempo y de manera frecuente se asocia con peores resultados cl\u00ednicos. <\/strong>En la misma l\u00ednea, tambi\u00e9n determinaron que existe asociaci\u00f3n entre la duraci\u00f3n y potencia con el tiempo de la estancia del paciente en UCI, la duraci\u00f3n de la de ventilaci\u00f3n mec\u00e1nica y la mortalidad.<\/strong><\/p>\n

\u201cEstos hallazgos comportan un paso m\u00e1s hacia la ventilaci\u00f3n mec\u00e1nica de precisi\u00f3n y la medicina predictiva<\/strong><\/em>\u201d,<\/strong> explica Rudys Magrans, investigador principal en el estudio, doctor en ingenier\u00eda biom\u00e9dica y director de investigaci\u00f3n y desarrollo en Better Care<\/strong>, puesto que \u201chasta la fecha se desconoc\u00eda la influencia de los cl\u00fasteres de asincron\u00edas en el pron\u00f3stico del paciente<\/em><\/strong>\u201d.<\/p>\n

Para anticipar de manera m\u00e1s precisa el pron\u00f3stico de los pacientes en UCI, <\/strong>\u201cBetter Care est\u00e1 profundizando en modelos predictivos que, adem\u00e1s de la ventilaci\u00f3n mec\u00e1nica, tengan en cuenta otras variables, como la patolog\u00eda o criterio cr\u00edtico de ingreso del paciente en UCI<\/strong><\/em>\u201d<\/strong>, a\u00f1ade Magrans.<\/p>\n

La IA, una herramienta de soporte para la toma de decisiones del cl\u00ednico<\/h3>\n

\u201cPara <\/em>poder identificar estas asincron\u00edas paciente-ventilador de forma temprana, intervenir a tiempo y adecuar la ventilaci\u00f3n mec\u00e1nica a sus necesidades,<\/strong> es fundamental la <\/strong><\/em>monitorizaci\u00f3n continua y exhaustiva<\/em><\/strong> durante todo el curso de la ventilaci\u00f3n mec\u00e1nica<\/em><\/strong>\u201d, explica el Dr. Rafael Fern\u00e1ndez, m\u00e9dico intensivista y coautor del estudio<\/strong>.<\/p>\n

Sin embargo, el cl\u00ednico no tiene la capacidad<\/strong> para la comprensi\u00f3n e interpretaci\u00f3n en tiempo real<\/strong> de las m\u00faltiples se\u00f1ales y par\u00e1metros que generan los dispositivos m\u00e9dicos conectados a un paciente. Por estos motivos, a\u00f1ade el Dr. Fern\u00e1ndez, \u201ces fundamental contar con tecnolog\u00edas adecuadas y dise\u00f1adas para este fin<\/strong><\/em>.<\/em> Por tanto, este estudio respalda<\/em> el importante rol que desempe\u00f1a la inteligencia artificial aplicada al entorno hospitalario como una herramienta de optimizaci\u00f3n y procesado de la informaci\u00f3n que facilite la toma \u00e1gil de decisiones cl\u00ednicas y, en definitiva, ayude a mejorar la atenci\u00f3n del paciente cr\u00edtico<\/strong><\/em>\u201d.<\/strong><\/p>\n

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Referencia del art\u00edculo en Revisa Critical Care Medicine<\/strong><\/p>\n

Magrans R, Ferreira F, Sarlabous L, L\u00f3pez-Aguilar J, Gom\u00e0 G, Fernandez-Gonzalo S, Navarra-Ventura G, Fern\u00e1ndez R, Montany\u00e0 J, Kacmarek R, Ru\u00e9 M, Forn\u00e9 C, Blanch L, de Haro C, Aquino-Esperanza J, for the ASYNICU group. The Effect of Clusters of Double Triggering and Ineffective Efforts in Critically Ill Patients. Crit Care Med. 2022 Feb 7. doi: 10.1097\/CCM.0000000000005471. Online ahead of print. <\/em><\/p>\n<\/div>\n

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VER NOTA DE PRENSA EN PDF<\/span><\/a><\/div>[\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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