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Inteligencia Artificial para predecir pacientes con mayor riesgo de dolor postquirúrgico

Tres modelos de aprendizaje automático mostraron varios factores que aumentarían el riesgo de un paciente de sufrir severo dolor postoperatorio.

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Inteligencia Artificial para predecir pacientes con mayor riesgo de dolor postquirúrgico

La inteligencia Artificial -IA- a partir de modelos de aprendizaje automático podría predecir cuáles son los pacientes que tienen mayor riesgo de dolor severo después de una intervención quirúrgica. Adicionalmente, la IA podría también identificar los pacientes que serían mayormente beneficiados con terapias para el dolor sin uso de opioides.

La investigación presentada en la reunión anual Anesthesiology 2020, se centra en buscar la razón por la que algunos pacientes experimentan más dolor postquirúrgico llegando a necesitar dosis más altas de opioides durante periodos de tiempo más largo aumentando el riesgo de sufrir efectos adversos por consumo excesivo de estas sustancias.

Si se conoce la razón por la cual algunos pacientes sufren mayores dolores que otros, los médicos anestesiólogos podría implementar un plan de anestesia con alternativas no opioides como por ejemplo, bloqueos nerviosos, epidurales, y otros medicamentos para el dolor.

Recordemos, que en la actualidad los médicos realizan encuestas a los pacientes con el fin de identificar cuáles tienen mayor riesgo de dolor después de una operación, indagando sobre su historial de ansiedad, calidad del sueño e inclusive trastornos depresivos.

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Inteligencia artificial para predicciones acertadas

Con este análisis el equipo científico buscaba un método más rápido que la encuesta, haciendo uso de un sistema de aprendizaje automático, con el cual el dispositivo aprende y evoluciona en función de los datos que se le suministran.

En este sentido, crearon tres modelos de aprendizaje automático evidenciando, que el género femenino, las edades más jóvenes, la obesidad y el dolor preexistente son factores que aumentan la posibilidad de sufrir dolores severos después de una cirugía. Todos los datos salieron del análisis de los registros médicos electrónicos.

“Planeamos integrar los modelos con nuestros registros médicos electrónicos para proporcionar una predicción del dolor posquirúrgico para cada paciente”, explica Mieke A. Soens, autora principal del estudio y anestesióloga en Brigham and Women’s Hospital

Añadiendo que si se tiene la capacidad de identificar un paciente con tendencia al dolor severo, el anestesiólogo podrá ajustar el plan de anestesia del paciente para maximizar las estrategias de manejo del dolor.

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Datos del estudio

El análisis constó del estudio de 5.944 pacientes que se sometieron a varias cirugías entre las que se incluye: extirpación de vesícula biliar, histerectomía, reemplazo de cadera y cirugía de próstata.

De los participantes, 22% consumieron 90 miligramos de morfina 24 horas después de la cirugía. Se utilizaron 163 factores potenciales para predecir el dolor alto postoperatorio, basándose en una búsqueda bibliográfica y consultas con expertos.

Con estas bases se crearon los tres modelos de aprendizaje automático que sustrajeron los registros médicos de los pacientes y disminuyeron los 163 factores predictores que determinaban con mayor precisión la gravedad del dolor de los pacientes y la necesidad que tenía cada uno de usar opioides para controlar el dolor.

En una segunda parte del estudio, se compararon lo que predijeron los modelos algorítmicos con el uso real de opioides para controlar el dolor en cada paciente. En este sentido, se evidenció que los tres modelos tenían un porcentaje de precisión predictiva similar, lo que quiere decir que los tres modelos pudieron determinar que personas tenían más probabilidades de tener dolor severo y necesitaban dosis más altas de opioides aproximadamente el 80% de las veces.

Finalmente, el equipo de investigadores resaltó que es de suma importancia empezar a emplear estas tecnologías para identificar de forma selectiva cuáles pacientes necesitan altas dosis de opioides para ayudar a disminuir su uso desmesurado y descontrolado.

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Farmacéutica desarrolla modelo de IA capaz de predecir la aparición del Alzheimer

Pfizer con el apoyo de la compañía IBM desarrolló un modelo basado en Inteligencia Artificial -IA- capaz de predecir la aparición del Alzheimer en pacientes sanos.

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Farmacéutica desarrolla modelo de IA capaz de predecir la aparición del Alzheimer

Pfizer con el apoyo de la compañía IBM Research desarrolló un modelo basado en Inteligencia Artificial -IA- capaz de predecir con un 71% de exactitud la aparición del Alzheimer en pacientes sanos.

La investigación y sus resultados fueron publicados en la revista “The Lancet eClinical Medicine”, ofreciendo nuevas alternativas y avances en las búsqueda de vías para predecir la enfermedad. El modelo desarrollado utiliza muestras no invasivas del lenguaje del paciente obtenidas a través de exámenes cognitivos. Haciendo uso de marcadores lingüísticos se producen resultados predictivos altamente precisos, con una escala de aciertos de más del 60% basados además en otros datos biomédicos disponibles.

El modelo se entrenó utilizando los datos longitudinales a largo plazo del estudio Framingham Heart, un estudio de gran escala multigeneracional que dio inicio en 1948 y sobre el cual se han basado miles de estudios en salud. Teniendo en cuenta las propiedades de los datos obtenidos el equipo científico pudo verificar las predicciones de sus modelos con datos reales.

Por ejemplo, si el modelo de inteligencia artificial determinara que un participante de 65 años de edad desarrollará Alzheimer a los 85 basados en su muestra de lenguaje, el equipo científico podría comprobar los registros para determinar si el diagnóstico es verídico.

El objetivo principal de esta investigación es poder entrenar el modelo usando conjuntos da datos ampliados. Eso incluiría datos que podrían estar disponibles para los investigadores sanitarios en poco tiempo y reflejarían una diversidad de datos geográfica, socioeconómica y racial más amplia. En consecuencia, los cálculos de los investigadores podrían funcionar como un activo clínico potencial para los médicos al analizar la visión holística de la salud y los factores de riesgo individual del paciente.

Sólo en España el Alzheimer afecta alrededor de 800.000 personas y se diagnostican 40.000 casos nuevos anuales solo en ese país. Sin embargo, la Sociedad Española de Neurología sostiene que más del 80% de los casos leves están sin diagnosticar es preciso desarrollar métodos que ayuden a una detección precoz de la enfermedad.

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Desarrollan modelo de aneurisma “viviente” en 3D

Científicos estadounidenses crearon un modelo en 3D “viviente” de un aneurisma cerebral, para considerar nuevos tratamientos.

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Desarrollan modelo de aneurisma viviente en 3D

Con el liderazgo del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore – LLNL siglas en inglés- en Estados Unidos un equipo científico creó recientemente el primer aneurisma viviente impreso en 3D fuera del cuerpo humano. El LLNL publicó el resultado de su estudio en la revista Biofabrication.

Según el documento el equipo de investigadores logró replicar un anuerisma “in vitro” con ayuda de una técnica de bioimpresión de vasos sanguíneos con células cerebrales humanas copiando un entorno similar en el que se desarrollan las dilataciones de los vasos.

En este sentido, los científicos realizaron un procedimiento de reparación endovascular en el aneurisma impreso con la ayuda de un catéter insertado dentro de un vaso sanguíneo. Con este mismo modelo el equipo pudo evidenciar el proceso de curación postquirúrgico de las células que se encuentran dentro de los vasos sanguíneos afectados.

El modelo de aneurisma fue creado a partir de hidrogel en el que se colocaron células del cerebro humano denominadas hCMEC, que posteriormente se extendieron recubriendo el interior del modelo, creando un aneurisma casi idéntico a uno cerebral que los médicos y científicos pueden examinar y trabajar sobre él.

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Tratamientos actuales para aneurisma

Recordemos, que un aneurisma es una protuberancia o burbuja en un punto determinado dentro de un vaso sanguíneo, este vaso generalmente se encuentra ubicado en el cerebro o el corazón por lo que es altamente peligroso ya que si llega a romperse suele tener consecuencias mortales para el paciente.

Teniendo en cuenta que las zonas donde se desarrollan los aneurismas son altamente sensibles y delicadas a menudo son complejas de encontrar y tratar. La investigadora del proyecto, Mónica Moya sostiene que ” si podemos replicar aneurismas tanto como sea necesario con estos dispositivos, podríamos ayudar a acelerar algunos de estos productos en la clínica y, esencialmente, brindar a los pacientes mejores opciones de tratamiento”

Actualmente, el tratamiento para un aneurisma consiste en la implementación de un clip de metal en la base del aneurisma para desviar la sangre y evitar que el vaso estalle. No obstante, científicos alrededor del mundo consideran que es un tratamiento invasivo ya que consiste en la perforación del cráneo cuando el aneurisma está en el cerebro.

Otro método consiste en el enrollamiento endovascular, que consiste en la inserción de un catéter en una arteria de la ingle pasándolo con sumo cuidado a través del cuerpo hasta llegar al punto del aneurisma para introducir posteriormente una espiral de refuerzo para inducir a la coagulación del aneurisma.

Finalmente, el coautor del estudio William Hynes, puntualiza que: “analizamos el problema y pensamos que si podíamos combinar el modelado computacional y los enfoques experimentales, tal vez podríamos idear un método más determinista para tratar los aneurismas o seleccionar los tratamientos que pudieran servir mejor al paciente”

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Científicos crean biomaterial que podría restaurar el tejido óseo

Científicos de la Universidad Nacional de Investigación de Samara en Rusia desarrollaron un biomaterial que permitiría restaurar algunos componentes del tejido óseo.

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Científicos crean biomaterial que podría restaurar el tejido óseo

Científicos de la Universidad Nacional de Investigación de Samara en Rusia desarrollaron un biomaterial que permitiría restaurar algunos componentes del tejido óseo. En específico el tratamiento podría ayudar especialmente a pacientes que sufren de osteoporosis, una enfermedad que provoca debilidad en los huesos aumentando el riesgo de sufrir una fractura.

Yelena Timchenko, líder de la investigación y autora de este estudio, explicó que el material está basado en el uso del mineral hidroxiapatita el cristal principal de los huesos y principal factor aportante a la dureza y rigidez de estos.

De acuerdo con la investigadora. a diferencia de la hidroxiapatita común, usualmente usada para restaurar los componentes minerales de los huesos, el biomaterial desarrollado denominado “hidroxipatita alogénica” obtenida a través de una tecnología única podría lograr reemplazar la sección orgánica de los huesos.

“Este nuevo material permite restaurar los componentes minerales perdidos del tejido óseo para ajustar el tratamiento de la osteoporosis, así como también el componente orgánico, considerado la ‘carcasa’ de todo biotipo”, aseguró la experta.

El equipo científico analizó la calidad del biomaterial mejorando sus métodos de obtención resaltando que no hay análogos en el mundo de este material para tratar la osteoporosis. Del mismo modo, se han realizado ensayos experimentales sobre la componsición de tejido óseo con osteoporosis para evaluar la particularudad de sus estructuras en sus manifestaciones.

Recordemos, que a pesar de que esta condición es causada principalmente por cambios hormonales relacionados a la edad (prevalente en mujeres con menopausia) también puede ser provocada por vuelos espaciales en gravedad cero.

Según la NASA se ha evidenciado que los astronautas pierden el 10% de la masa ósea del fémur en viajes de 6 meses al espacio. En este sentido, la creación de este biomaterial podría usarse en ensayos preclínicos para estudiar su eficacia en la prevención de la osteoporosis tanto en la tierra como en el espacio.

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