Durante las cirugías, los anestesiólogos deben controlar los
signos vitales de los pacientes y administrar las dosis adecuadas de anestesia
en el momento adecuado. Al manejar estas responsabilidades en una situación de
alta presión, puede ser difícil anticipar complicaciones quirúrgicas. Un
problema que puede surgir es la hipoxemia, una condición en la cual los niveles
de oxígeno en la sangre del paciente se vuelven demasiado bajos. La hipoxemia
se ha asociado con consecuencias graves, como paros cardíacos, isquemia cerebral
e infecciones postoperatorias. Aunque los anestesiólogos pueden monitorear la
saturación de oxígeno en la sangre en tiempo real, actualmente no hay formas
confiables de predecir los episodios de hipoxemia de manera perioperatoria.
Para abordar este problema, los investigadores de la
Universidad de Washington han desarrollado un sistema de aprendizaje automático
que han llamado "Prescience". Antes de que comience la cirugía, el
sistema utiliza los datos del paciente, como la edad y el peso, para proporcionar
una estimación del riesgo de que una persona tenga un episodio de hipoxemia
durante la operación. Además, el sistema puede predecir la hipoxemia en
cualquier momento durante el procedimiento mediante el uso de información en
tiempo real de los signos vitales del paciente. En su artículo publicado en
Nature Biomedical Engineering, los autores demostraron que los anestesiólogos
podían predecir episodios de hipoxemia con una precisión de 16 % más cuando
tenían acceso a Prescience en comparación con cuando no.
Además de su capacidad predictiva, Prescience también puede
proporcionar explicaciones para sus predicciones, por lo que los anestesiólogos
pueden comprender mejor por qué un paciente está en riesgo. "Una de las
cosas que dijeron los anestesistas fue:" No estamos realmente satisfechos
con solo una predicción. Queremos saber por qué ", informó Su-In Lee,
autor principal del artículo. Después de adquirir un conjunto de datos de
50,000 cirugías del Centro Médico de la Universidad de Washington y del Centro
Médico Harborview, Prescience descubrió que el índice de masa corporal del
paciente era una característica preoperatoria importante que ayudaba a predecir
si un paciente experimentaría hipoxemia durante la cirugía. Durante la
operación, Prescience descubrió que los niveles de oxígeno en sangre de minuto
a minuto eran la característica predictiva más importante.
Los autores planean continuar trabajando con los
anestesiólogos para mejorar la interfaz del sistema, así como desarrollar
versiones de Prescience que puedan predecir otras condiciones peligrosas.
