Capgròs
Un equipo de investigadores del Departamento de Matemáticas de la UAB y l'Hospital de Mataró han desarrollado un modelo matemático para determinar el riesgo de morir de los pacientes ingresados a la UCI. A partir de la inteligencia artificial, se ha creado un modelo predictivo que evalúa de manera autónoma el estado de cada paciente a partir de la evolución de los datos clínicos y las características del propio paciente. Los investigadores aseguran que el modelo puede ayudar en el proceso de toma de decisiones del personal sanitario de las UCI, mejorando la predicción de mortalidad prematura y haciendo más eficientes las decisiones médicas sobre pacientes de alto riesgo, evaluando la eficacia de nuevos tratamientos y detectando cambios en la práctica clínica.
Los investigadores aseguran que el uso de este modelo representa "una clara mejora" respecto de la aproximación tradicional, consistente al predecir el riesgo de mortalidad a partir de la puntuación de la Acute Physiology And Chronic Health Evaluation (APACHE) –un cuestionario ampliamente utilizado para evaluar el estado de salud de una persona en función de diferentes indicadores.
El qué y lo por qué
"El modelo tiene un buen comportamiento predictivo y permite estudiar qué de las características del paciente son más decisivas, cuáles acontecen factores de riesgo", explica la doctora Rosario Delgado, del Departamento de Matemáticas de la UAB. "Esta metodología es útil y prometedora y tiene una importante aplicabilidad clínica", añade.
Con la doctora Delgado, líder del estudio, han colaborado el cabo de la UCI del Hospital de Mataró, el doctor Juan Carlos Yébenes; el profesor asociado de la UAB y miembro de la Unidad de Gestión de la Información del Consorcio Sanitario del Maresme, Ángel Lavado, y el doctorando del Departamento de Matemáticas de la UAB, José David Núñez-González.
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