{"id":2767,"date":"2020-06-13T08:00:00","date_gmt":"2020-06-13T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/riberasalud.com\/povisa\/2020\/06\/13\/ribera-salud-desarrolla-un-modelo-que-predice-que-pacientes-covid19-ingresados-pueden-necesitar-uci\/"},"modified":"2020-06-13T08:00:00","modified_gmt":"2020-06-13T08:00:00","slug":"ribera-salud-desarrolla-un-modelo-que-predice-que-pacientes-covid19-ingresados-pueden-necesitar-uci","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/riberasalud.com\/povisa\/ribera-salud-desarrolla-un-modelo-que-predice-que-pacientes-covid19-ingresados-pueden-necesitar-uci\/","title":{"rendered":"Ribera Salud desarrolla un modelo que predice qu\u00e9 pacientes COVID19 ingresados pueden necesitar UCI","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
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El grupo Ribera Salud ha desarrollado un modelo predictivo que vaticina qu\u00e9 pacientes COVID19 ingresados pueden necesitar atenci\u00f3n en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI).<\/b> El equipo de Data Science de FutuRS, la filial tecnol\u00f3gica del grupo sanitario, ha concebido un modelo que analiza y procesa las variables de cada paciente para predecir su evoluci\u00f3n de forma que asista a los profesionales en la toma de decisiones en base a datos objetivos.<\/div>\n
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Se trata de un modelo revolucionario, que \u201caprende\u00bb a medida que evoluciona la informaci\u00f3n disponible y que ha sido valorado positivamente por el Comit\u00e9 de \u00c9tica de la Investigaci\u00f3n con medicamentos (CEIM) de los hospitales del grupo. El objetivo de esta iniciativa es convertirlo en una herramienta clave para las \u00faltimas fases de desescalada, la \u201cnueva normalidad\u201d y sobre todo, en previsi\u00f3n de un posible nuevo brote.<\/b><\/div>\n
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Ribera Salud tiene previsto ofrecer esta tecnolog\u00eda a los gobiernos de las regiones donde opera, tanto en Espa\u00f1a como a nivel internacional, como parte de su compromiso con la sociedad, para compartir las mejores pr\u00e1cticas como ya hizo en el seminario organizado por el IFC (International Finance Corporation) del Banco Mundial.<\/div>\n
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Mireia Ladios, jefa corporativa de Calidad de Ribera Salud, asegura que \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. El exhaustivo control, recogida y an\u00e1lisis de datos de los pacientes es la base para la creaci\u00f3n de este modelo predictivo que permite alertar al cl\u00ednico de la evoluci\u00f3n del paciente, \u201cbrind\u00e1ndole la oportunidad de revisar y ajustar el plan terap\u00e9utico antes de que el paciente empeore m\u00e1s\u201d.<\/div>\n
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Ladios explica que el modelo predictivo se ha construido en base a una selecci\u00f3n de variables cl\u00ednicas, fijadas por los profesionales sanitarios y la literatura m\u00e9dica actual sobre el COVID, y se han empleado t\u00e9cnicas de Data Mining y Machine Learning (ML) para su desarrollo. Para conocer el rendimiento del modelo, se han empleado medidas como la sensibilidad, especificidad, \u00e1rea bajo la curva o el F1 score, entre otros.<\/div>\n
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Desarrollo t\u00e9cnico<\/b><\/div>\n
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El desarrollo t\u00e9cnico ha sido liderado por Francisco Aznar, Software Development Manager (FutuRS) y Adri\u00e1n Belso, Data Science Lead (FutuRS); y desde el plano de investigaci\u00f3n se ha contado con la participaci\u00f3n de Jos\u00e9 Fern\u00e1ndez de Maya, Francisco Javier Ballesta, ambos de los Departamentos de<\/div>\n
Salud de Vinalop\u00f3 y Torrevieja, y Maria Jos\u00e9 Caba\u00f1ero Martinez de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad de Alicante, quienes explican que este modelo predictivo \u201cva a facilitar al gestor sanitario la toma de decisiones frente a una posible demanda de recursos asistenciales escasos, como las camas de UCI, o la distribuci\u00f3n de cargas de trabajo de acuerdo a la necesidad de cuidados<\/div>\n
de los pacientes\u201d.<\/div>\n
<\/div>\n
Desde sus or\u00edgenes, Ribera Salud siempre ha tenido un compromiso muy alto en la aplicaci\u00f3n de las tecnolog\u00edas de informaci\u00f3n y ha sido un f\u00e9rreo creyente de los beneficios que aportan tanto a nuestros profesionales como en resultados en salud para nuestros pacientes. La disrupci\u00f3n de este tipo de soluciones cognitivas aporta herramientas complementarias a nuestros profesionales para ayudarles en escenarios de alta volatilidad como est\u00e1 siendo la crisis del Covid.<\/div>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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