Los hospitales universitarios Fundación Jiménez Díaz, Rey Juan Carlos, Infanta Elena y General de Villalba desarrollan un algoritmo basado en el Big Data que predice la probabilidad de empeoramiento de estos pacientes.
- El análisis de numerosos parámetros y 382 variables en más de 15.000 pacientes Covid hospitalizados en estos cuatro centros entre la primera ola y septiembre de 2020 permitió seleccionar 20 variables relevantes que ofrecen, en tiempo real, patrones de comportamiento de los infectados, lo cual posibilita prever su evolución en términos de mortalidad y de empeoramiento
- La herramienta, basada en el Big Data, permite contrastar dichos patrones con datos clínicos, aportando información adicional útil en la toma de decisiones médicas; mejora la seguridad y experiencia del paciente, así como la calidad de atención de su proceso de salud; y optimiza la eficiencia, al permitir agilizar la actuación sobre los enfermos
- El algoritmo está implementado y ayuda en los servicios de hospitalización y unidades de pacientes críticos (UCI y UCIR) que, a su vez, retroalimentan y mejoran constantemente el sistema con el análisis de los resultados en sus pacientes
En la pandemia generada por la Covid-19, que desde hace ya más de un año ha cambiado nuestras vidas y nos está obligando a gestionar el mayor reto al que nuestro sistema sanitario -y nuestra sociedad- se ha enfrentado en las últimas décadas, todas las armas son pocas para ir ganando terreno al coronavirus.
En este contexto, la última herramienta con la que los Hospitales Públicos gestionados por Quirónsalud en la Comunidad de Madrid -los hospitales universitarios Fundación Jiménez Díaz (Madrid), Rey Juan Carlos (Móstoles), Infanta Elena (Valdemoro) y General de Villalba (Collado Villalba)- cuentan para luchar contra la Covid-19 es más que bienvenida: un algoritmo predictivo basado en el Big Data que permite pronosticar en tiempo real la progresión de muchos pacientes afectados por el coronavirus.
Concretamente, el sistema, diseñado el pasado mes de mayo y puesto en marcha desde septiembre en estos cuatro centros, ofrece un patrón de comportamiento que, tal y como explica Antonio Herrero González, responsable de Big Data de esta red asistencial, permite prever la evolución, en términos de mortalidad y de empeoramiento (riesgo de ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos, UCI, en las siguientes horas), de aquellos pacientes Covid hospitalizados que cumplen determinados criterios.
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