El Servicio de Medicina Intensiva del Hospital Universitario Insular de Gran Canaria participa en un estudio centrado en predecir, a través de la inteligencia artificial, las complicaciones respiratorias que pueden sufrir los enfermos que precisan ventilación mecánica, como consecuencia del grave deterioro pulmonar causado por el SARS-CoV-2. La iniciativa cuenta con la colaboración del Instituto para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicación (Idetic) y el Instituto Universitario de Ciencias Tecnológicas y Cibernéticas (Iuctc) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC). Asimismo, esta investigación, que lleva por título Aplicación de técnicas de machine learning para la detección temprana de la obstrucción del tubo endotraqueal en pacientes Covid-19 en UCI, ha recibido una beca valorada en 5.727,05 euros, por parte de la citada institución educativa.
La iniciativa cuenta con una beca de la ULPGC y ya anota resultados prometedores
“En la primera oleada, nos percatamos de que una de las principales complicaciones que sufrían los enfermos que precisaban respiración mecánica era la obstrucción del tubo endotraqueal –que conecta el respirador con los pulmones del paciente– . Esto nos llamó mucho la atención, pues era algo que no estaba del todo referenciado en la literatura médica e implicaba también un alto riesgo para los profesionales sanitarios”, explica el doctor Guillermo Pérez, médico adjunto del Servicio de Medicina Intensiva en el hospital de referencia del área Sur de Gran Canaria y uno de los principales líderes de este estudio.
Observaciones
Y es que cuando esto ocurre, el paciente deja de ventilar, lo que lleva a los sanitarios a ejecutar maniobras urgentes con generación de aeresoles, que aumentan el riesgo de contraer la afección. En base a las palabras del especialista, la obstrucción se produjo en el 72,7% de los casos y a los siete días de haber recurrido a la intubación, entre los meses de marzo y mayo. Este hecho llevó al equipo médico a iniciar un estudio exhaustivo de las variables que anotaban los pacientes que eran tratados con ventilación invasiva.
“En la unidad hay un sistema informático que recoge todas las variables de los sujetos desde que ingresan –frecuencia cardíaca, tensión arterial y parámetros relacionados con los niveles de ventilación–. Los pacientes de la primera oleada generaron cantidades ingentes de datos y el análisis resultó muy complejo. Por eso, el Servicio decidió crear una línea de investigación, haciendo uso de la inteligencia artificial y del Big Data, y contar con investigadores del Idetic y del Iuctc”, detalla el facultativo del Hospital Insular.
En la primera oleada de Covid-19, el problema afectó al 72,7% de los pacientes en UMI
Según indica el investigador, hasta el momento, el estudio está cosechando “muy buenos resultados”, y ya ha sido posible identificar las obstrucciones, a nivel gráfico, horas antes de que se produzcan. “A partir de estas conclusiones, estamos desarrollando algoritmos matemáticos para que el sistema sea capaz de determinar cuáles son las variables de los pacientes que pueden anticiparnos al problema. Para eso, trabajamos en la creación de un modelo predictivo que nos indicará quiénes son las personas que van a sufrirlo y en qué momento”, apostilla el doctor Pérez.
Este logro permitirá a los profesionales actuar con mayor margen de tiempo, reduciendo así los peligros a los que pueden verse sometidos, tanto los enfermos como los sanitarios. “Ya hemos publicado resultados en congresos nacionales e internacionales. De momento, son muy prometedores, pero aún es pronto para anunciar determinaciones”, señala el facultativo.
A su juicio, la inteligencia artificial es un campo en pleno auge, que permite facilitar el manejo clínico de los cuadros de Covid-19. “Gracias a ella podemos conocer de una forma más profunda las complicaciones que puede provocar esta patología. Los científicos tienden a trabajar con una gran cantidad de datos, y esto es algo imprescindible en un área tan técnica como la de Cuidados Intensivos. Sin duda, todo esto contribuirá a una mejor evolución de los pacientes”, afirma con contundencia. Para lograr el propósito, el Servicio de Medicina Intensiva está cada día en contacto con los profesionales del Idetic y del Iuctc. “Nos estamos coordinando muy bien y, de momento, todo fluye de forma óptima”, dice el facultativo.
Perfiles
Por lo que concierne al perfil de los pacientes que suelen presentar este problema clínico, el doctor Pérez precisa que, durante la primera oleada de la pandemia, la media de edad se encontraba cifrada en 65 años. Sin embargo, en esta segunda fase, los especialistas están apreciando las mismas situaciones en pacientes más jóvenes. “Es algo que se observa, pero todavía estamos procesando muchísimos datos y sería complicado aventurarnos a establecer una media de edad en esta segunda oleada”, subraya el experto.
UNA LUCHA EN EQUIPO
La pandemia de Covid-19 se ha traducido en una en una nutrida cantidad de ingresos en plantas y en las áreas de críticos. Y es que la dolencia puede causar complicaciones neumónicas graves a muchos de los afectados, por lo que una parte de los pacientes necesita hacer uso de soportes de ventilación mecánica para poder luchar contra los efectos del patógeno. No obstante, estos recursos no están exentos de riesgos. Uno de ellos es la obstrucción del tubo endotraqueal. Ante esto, el Hospital Insular de Gran Canaria ha decidido sumar esfuerzos con profesionales del Instituto para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicación (Idetic) y el Instituto Universitario de Ciencias Tecnológicas y Cibernéticas (Iuctc) de la ULPGC, con el fin de prevenir esta clase de complicaciones. La iniciativa ha sido becada por la Universidad y prevé como fecha final de la ejecución del proyecto el 31 de marzo de 2021. El estudio está liderado por los doctores Guillermo Pérez, adjunto del Servicio de Medicina Intensiva del Hospital Insular. y Juan Luis Navarro –miembro del Idetic–. Otros de los profesionales implicados son los doctores Juan Carlos Martín, jefe del Servicio de Medicina Intensiva; y los jefes de Sección, Luciano Santana y José Blanco. | Y.M.
