{"id":1865,"date":"2020-09-18T10:23:01","date_gmt":"2020-09-18T10:23:01","guid":{"rendered":"https:\/\/riberasalud.com\/povisa\/ribera-salud-predice-que-pacientes-covid-19-requeriran-ingreso-en-uci-mediante-la-inteligencia-artificial-de-microsoft\/"},"modified":"2020-09-18T10:23:01","modified_gmt":"2020-09-18T10:23:01","slug":"ribera-salud-predice-que-pacientes-covid-19-requeriran-ingreso-en-uci-mediante-la-inteligencia-artificial-de-microsoft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/riberasalud.com\/povisa\/ribera-salud-predice-que-pacientes-covid-19-requeriran-ingreso-en-uci-mediante-la-inteligencia-artificial-de-microsoft\/","title":{"rendered":"Ribera Salud predice qu\u00e9 pacientes COVID-19 requerir\u00e1n ingreso en UCI mediante la Inteligencia Artificial de Microsoft","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" src=\"images\/2020\/09SEPTIEMBRE\/Ribera Salud-COVID1.jpg\" border=\"0\" alt=\"\" \/><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">El grupo empresarial sanitario, con m\u00e1s de 20 a\u00f1os de experiencia en la gesti\u00f3n de proyectos innovadores en salud, ha desarrollado un modelo basado en Microsoft Azure Machine learning para predecir el empeoramiento cl\u00ednico, convirti\u00e9ndose en una pieza clave para afrontar eficazmente los rebrotes de la pandemia.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">El equipo de Data Science de futurs, filial tecnol\u00f3gica del grupo sanitario, ha ayudado a concebir los algoritmos, que analizan y procesan variables de cada paciente en base a datos objetivos proporcionados por la nube de Microsoft.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Desde 2017 Ribera Salud lleva apostando por la inteligencia artificial de Microsoft como una herramienta transformadora para el sector sanitario y est\u00e1 resultando especialmente valiosa en el contexto del impacto producido por COVID-19<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Madrid, 18 de septiembre de 2020.- Ribera Salud, grupo empresarial sanitario, junto a su divisi\u00f3n tecnol\u00f3gica futurs, ha puesto en marcha un modelo predictivo, basado en Inteligencia Artificial, que analiza y procesa variables de cada paciente para predecir su evoluci\u00f3n, en base a datos objetivos analizados por Microsoft Azure y sus herramientas de <a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/es-es\/services\/machine-learning\/\">Machine Learning<\/a>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esta iniciativa comenz\u00f3 hace tres a\u00f1os gracias al trabajo en equipo entre Ribera Salud, futurs y Microsoft. El grupo sanitario, m\u00e1s all\u00e1 de iniciar un salto tecnol\u00f3gico y modernizar la aplicaci\u00f3n, ten\u00eda como objetivo mejorar la calidad asistencial de los pacientes, actuando de forma preventiva gracias a las predicciones sobre el posible empeoramiento cl\u00ednico de los pacientes como en el caso del COVID.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">A la hora de dise\u00f1ar el proyecto, Ribera Salud lo ten\u00eda muy claro: necesitaban una herramienta que, a trav\u00e9s de datos de alta calidad, posibilitara variables de inter\u00e9s en la historia cl\u00ednica del paciente y ayudara de forma proactiva a prevenir situaciones adversas evitables. Por ello, optaron por la tecnolog\u00eda Microsoft, que les ha facilitado el crecimiento del modelo, as\u00ed como el r\u00e1pido desarrollo de este y una implantaci\u00f3n f\u00e1cil para el uso cl\u00ednico por parte de los profesionales.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La tecnolog\u00eda es algo que ya est\u00e1 disponible, pero lo que ha resultado clave para el \u00e9xito de estos proyectos ha sido el enfoque multidisciplinar incluyendo dentro de un mismo equipo a profesionales sanitarios y tecn\u00f3logos. En su g\u00e9nesis han sido iniciativas con un grado de incertidumbre muy alto, concebidas inicialmente como proyectos de investigaci\u00f3n, donde Azure Machine Learning nos ha ofrecido la flexibilidad necesaria para poder iterar el desarrollo de los modelos predictivos en un sector tan complejo y sensible como el sanitario.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><em>\u201cEmpezamos a predecir determinados efectos adversos utilizando t\u00e9cnicas de Machine Learning e incluyendo este tipo de predicciones dentro de la operativa y pr\u00e1ctica asistencial del d\u00eda a d\u00eda\u201d, <\/em>explica Mireia Ladios, jefa corporativa de Calidad de Ribera Salud<em>. \u201cBusc\u00e1bamos que, a pie de cama, con una Tablet, la enfermera que estaba viendo al paciente y que pod\u00eda tomar las medidas en ese momento, se aprovechase de esa predicci\u00f3n y pudiera actuar en consecuencia\u201d\u201d.<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un modelo referente en la gesti\u00f3n del cambio del sector sanitario<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Este modelo revolucionario se ha construido en base a una selecci\u00f3n de variables cl\u00ednicas, fijadas por los profesionales sanitarios donde el exhaustivo control, recogida y an\u00e1lisis de datos de los pacientes son la base para su creaci\u00f3n, brind\u00e1ndole al cl\u00ednico la oportunidad de revisar y ajustar el plan terap\u00e9utico antes de que el paciente empeore m\u00e1s.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esta herramienta, apoyada en Inteligencia Artificial y, m\u00e1s concretamente, en Machine Learning, ha permitido a Ribera Salud tener un mayor control de los riesgos de los pacientes sin incurrir en una mayor carga de trabajo para los profesionales sanitarios. Es por ello por lo que este modelo facilita lo que se conoce como el <em>\u201cRight Care, Right Now\u201d<\/em>, es decir, proporcionar los cuidados adecuados en el momento correcto para alcanzar los resultados \u00f3ptimos para el paciente.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><em>\u201cEl resultado del modelo se obtiene autom\u00e1ticamente varias veces al d\u00eda, se inserta directamente en un espacio acordado con los propios profesionales dentro de la Historia Cl\u00ednica. Esto hace que los profesionales lo perciban como un input natural y no como algo externo, y que utilicen esa informaci\u00f3n para poder atender a los pacientes a pie de cama. Si esa informaci\u00f3n tuviera que obtenerse y analizarse por mecanismos tradicionales, ser\u00eda muy costoso en tiempo y recursos\u201d, <\/em>se\u00f1alan desdeRibera Salud.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En el \u00faltimo a\u00f1o, este modelo -apoyado en la nube de Microsoft y las herramientas de Azure Machine Learning- ha contribuido a reducir el n\u00famero de pacientes que desarrollaron una UPP (\u00falceras por presi\u00f3n) en UCI, hasta un 19% (un 11% de incidencia acumulada).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Herramienta clave para el presente y futuro del COVID-19<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Gracias a estos resultados, Ribera Salud ha puesto en marcha un nuevo modelo para predecir espec\u00edficamente el empeoramiento cl\u00ednico de los pacientes COVID-19 hospitalizados. Este modelo se cre\u00f3 con dos objetivos muy claros: brindar al cl\u00ednico la oportunidad de reajustar el plan terap\u00e9utico ante una mala evoluci\u00f3n; y apoyar al gestor en la toma de decisiones respecto a la necesidad potencial de recursos escasos. Su aplicaci\u00f3n podr\u00eda convertirse en una pieza clave para afrontar eficazmente posibles rebrotes en el futuro.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><em>\u201cLa detecci\u00f3n temprana del empeoramiento cl\u00ednico supone un elemento diferenciador de calidad, en un entorno de alta exigencia como la actual pandemia del Coronavirus\u201d, <\/em>afirmaMireia Ladios, Jefa Corporativa de Calidad de Ribera Salud. <em>\u00a0\u201cEl exhaustivo control, recogida y an\u00e1lisis de datos de los pacientes es la base para la creaci\u00f3n de este modelo predictivo, que permite generar alertas sobre la evoluci\u00f3n del paciente, brindando al personal sanitario la informaci\u00f3n que necesitan para revisar y ajustar el plan terap\u00e9utico antes de que el paciente empeore m\u00e1s.\u201d<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ribera Salud, apoyado por la tecnolog\u00eda de Inteligencia Artificial, y como parte de su compromiso con la sociedad, va a seguir desarrollando y monitorizando nuevos modelos que ayuden a la investigaci\u00f3n y la transformaci\u00f3n del sector sanitario de cara al futuro.<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00a0 El grupo empresarial sanitario, con m\u00e1s de 20 a\u00f1os de experiencia en la gesti\u00f3n de proyectos innovadores en salud, ha desarrollado un modelo basado en Microsoft Azure Machine learning para predecir el empeoramiento cl\u00ednico, convirti\u00e9ndose en una pieza clave para afrontar eficazmente los rebrotes de la pandemia. 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m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-1865","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sin-categoria"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.9 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>\u25b7 Ribera Salud predice qu\u00e9 pacientes COVID-19 requerir\u00e1n ingreso en UCI mediante la Inteligencia Artificial de Microsoft | Hospital Ribera Povisa<\/title>\n<meta name=\"description\" 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