Un enfoque sostenible para la atención sanitaria

En el sector sanitario, donde cada decisión afecta el bienestar del paciente y la eficiencia operativa, la integración de la inteligencia artificial (IA) representa un cambio transformador. En ningún lugar este cambio es más importante que en la prevención de infecciones en los hospitales. El costo de las infecciones asociadas a hospitales (HAI) tanto en la salud de los pacientes como en los presupuestos de atención médica es asombroso: agrega miles de millones a los costos de tratamiento anualmente solo en los Estados Unidos.

explicó Ravinder Singh, vicepresidente senior de consultoría de CitiusTech Control de infecciones hoy^® (Tecnología de información y comunicaciones^®) Cómo la IA está remodelando la prevención de infecciones en los hospitales, impulsando la eficiencia y protegiendo a los pacientes y a la sociedad por igual.

Tecnología de información y comunicaciones: ¿Puede explicar cómo la IA está revolucionando la prevención de infecciones en los hospitales?

Ravinder Singh: Cuanto más profundizamos en la IA, más claro resulta que sus aplicaciones abarcan múltiples aspectos de la atención médica, impulsando el triple objetivo de una atención de calidad al menor costo y con la mejor experiencia para el paciente. Las infecciones asociadas a hospitales (HAI) añaden entre 25.000 y 45.000 millones de dólares al coste del tratamiento en el sistema de atención sanitaria de Estados Unidos. Aprovecha la tecnología Y la inteligencia artificial para crear monitoreo, controles y prevención adecuados puede tener un impacto significativo en la prestación de una mejor atención al paciente.

Los hospitales ahora están evolucionando hacia sistemas, dispositivos y laboratorios conectados e interoperables, proporcionando datos oportunos y de alta calidad que proporcionan una base para el monitoreo en tiempo real de las infecciones hospitalarias, determinando las medidas preventivas más efectivas y, finalmente, permitiendo el cumplimiento de los protocolos de control de infecciones. .

Aprovechar la IA permite desarrollar métodos de control de infecciones estándar y genéricos en un modelo basado en riesgos y la creación de un plan de control específico. Por ejemplo, comprender los patrones de infección posoperatoria versus infección de la vía central o neumonía asociada al ventilador puede ayudar a impulsar planes de prevención a nivel de procedimiento o incluso adaptarlos al recorrido de tratamiento de un paciente.

Los modelos de IA también pueden crear simulaciones que muestren las nefastas consecuencias de la “inacción” en el control de infecciones. Al exigir medidas proactivas, estos modelos desempeñan un papel fundamental en la reducción de las infecciones adquiridas en hospitales, ya sean bacterianas, virales o fúngicas. Pueden utilizarse para reducir el uso excesivo de antibióticos, mitigando así la aparición de cepas resistentes.

Tecnología de información y comunicaciones: ¿Cuáles son las tecnologías o herramientas de IA que detectan y previenen infecciones dentro de los centros de salud?

RS: La integración de análisis predictivos permite la estratificación del riesgo, especialmente en el manejo de infecciones a nivel individual o de paciente. El análisis exhaustivo de los datos de los pacientes impulsados ​​por la IA (desde el historial médico y el estado actual hasta los procedimientos planificados y el uso anterior de antibióticos) puede revelar muchos conocimientos prácticos. El tratamiento basado en la susceptibilidad de un individuo a infecciones específicas, que es la terapia antimicrobiana más adecuada para la terapia dirigida, mejora los resultados de los pacientes.

La simulación de brotes de infecciones asociadas a la atención sanitaria representa una aplicación pionera de la inteligencia artificial en los esfuerzos de vigilancia y prevención. Al aprovechar los datos disponibles, los algoritmos de IA pueden crear simulaciones sofisticadas de posibles brotes de enfermedades, como las causadas por fármacos resistentes a la meticilina. Estafilococo aureus (SARM) o Clostridium difficile. La IA nos ayuda a comprender por qué ocurren las infecciones y cómo se propagan. Esta información nos permite actuar temprano para detener los brotes y mantener seguros a los pacientes.

La adopción de sistemas de vigilancia y seguimiento mejorados con inteligencia artificial representa un cambio cualitativo en el ámbito de la salud, que incluso ha sido avalado por organizaciones como la Organización Mundial de la Salud. Los algoritmos de IA pueden examinar registros médicos electrónicos (EMR), patrones de prescripción, resultados radiológicos y de laboratorio, e incluso imágenes de vigilancia hospitalaria para detectar lagunas en los protocolos de higiene, como un lavado de manos insuficiente o un uso inadecuado del equipo de protección personal (EPP). Además, los modelos de IA reducen los errores o sesgos humanos, elevando los estándares del sistema.

Tecnología de información y comunicaciones: ¿Cómo mejora la inteligencia artificial la detección temprana de posibles brotes o grupos de infección en los hospitales y cuáles son los beneficios de esta rápida identificación?

RS: Gracias a la gran cantidad de datos disponibles, la IA puede analizar diferentes escenarios y realizar simulaciones para predecir posibles fuentes de un brote. Esto ayuda a tomar medidas proactivas para prevenir este tipo de incidentes.

Las infecciones pueden variar no sólo entre pacientes sino también según su ubicación dentro de un hospital, como una sala, una cama en la sala de emergencias o una unidad de cuidados intensivos. Factores como la composición del equipo de atención, el hecho de compartir habitación, el estado de salud de otros pacientes, los procedimientos en curso y las infecciones latentes preexistentes contribuyen a la complejidad.

Predecir y prevenir infecciones aporta muchos beneficios, incluidos ahorros en costos de atención médica, estadías hospitalarias más cortas, mejores resultados clínicos y experiencias mejoradas para pacientes y proveedores. La prevención de brotes contribuye a mantener la reputación de los hospitales.

Tecnología de información y comunicaciones: ¿Cómo puede el análisis predictivo basado en IA ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones informadas para prevenir la propagación de infecciones?

RS: Es importante darse cuenta de que la IA es una herramienta destinada a apoyar a los profesionales de la salud, no a reemplazarlos. Su objetivo principal es mejorar la eficiencia y evitar el agotamiento del personal médico.

Los modelos de IA pueden mejorar significativamente la toma de decisiones clínicas al brindar apoyo oportuno a los médicos. Por ejemplo, pueden sugerir el antibiótico más apropiado según el historial del paciente e incluso identificar opciones que los médicos tal vez no hayan considerado. Esta guía ayuda a optimizar los planes de tratamiento y mejorar los resultados de los pacientes.

En condiciones como la sepsis, los modelos de IA pueden ayudar a elegir el tratamiento antibiótico inicial. En lugar de recurrir a la opción más sólida disponible, la IA puede recomendar un enfoque más específico basado en la condición específica del paciente. Esta estrategia proactiva puede dar como resultado un tratamiento más eficaz mientras se espera los informes de cultivo y sensibilidad (lo que suele tardar hasta 48 horas).

Tecnología de información y comunicaciones: ¿Puede compartir ejemplos de aplicaciones exitosas de la IA en programas de prevención de infecciones y cómo estas tecnologías han mejorado los resultados de los pacientes y reducido las infecciones en la atención médica?

RS: En el BID Medical Center de Boston (EE.UU.), un sistema de inteligencia artificial ha revolucionado la detección temprana de la sepsis causada por organismos como el Escherichia coli Y Estafilococo. Este sistema de IA supera a los métodos tradicionales al proporcionar una detección más precisa y rápida. Al identificar a los pacientes en riesgo de desarrollar sepsis, el sistema de IA alerta a los médicos para una intervención inmediata, previniendo potencialmente un empeoramiento de la afección potencialmente mortal.

En Europa, hospitales como el Centro Médico de Ámsterdam en los Países Bajos están experimentando con algoritmos de inteligencia artificial para predecir el riesgo de que los pacientes desarrollen infecciones asociadas a la atención sanitaria. Este enfoque innovador ha impulsado la implementación de protocolos más estrictos, que incluyen una mejor higiene de manos, guantes dobles y equipo de protección personal durante los procedimientos en pacientes de alto riesgo. Además, cada vez se hace más hincapié en una limpieza más estricta de los quirófanos después del tratamiento de estos pacientes. Estas medidas mejoran significativamente la seguridad del paciente.

La inteligencia artificial llegó para quedarse y crecer. El sistema de atención médica debe aprovechar el increíble poder de la IA para ayudarnos a dar grandes pasos hacia adelante para lograr el objetivo de cinco puntos de la prestación de atención médica: mejores resultados para los pacientes, mejor experiencia para los pacientes, reducción del agotamiento de los médicos, menores costos y equidad en la salud.