Proyecto Smart ICU. Dr. Francisco Murillo_ Espanol

Proyecto Smart ICUDr. Francisco Murillo Cabezas.UGC de Medicina Intensiva.Hospital Universitario Virgen del Rocío. Universidad de Sevilla.

Escenario clínico en las unidades de cuidados intensivos

El escenario clínico en las unidades de cuidados intensivos

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Escenario clínico en las unidades de cuidadosintensivos

Pacientes críticamente enfermos.

Numerosos profesionales

en espacio reducido.

Ambiente estresante.

Numerosos y sofisticados aparatos de

monitorización y soporte vital que

generan múltiples datos en tiempo real.

Necesidad de información para tomar decisiones

seguras y rápidas.

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El problema de los datos

El problema de los

datos

Una avalancha de datos, es lo que contribuye a paralizar muchas decisiones

Dr. Francisco Murillo

“ ”

¿Por qué necesitamos desarrollar SMART ICU?

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¿Por qué necesitamos desarrollar Smart ICU?


Hay productos capaces de recoger y

manejar datos.

La mayoría son productos dedicados

exclusivamente a recoger datos

útiles para gestores

hospitalarios.

La mayoría carecen de fácil usabilidad para

médicos y enfermeras.

Porque el mercado no subviene nuestras necesidades

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Deseamos algo más.

Refinar, en suma, nuestra práctica clínica.

Un plus de inteligencia en el sistema que ayude a los médicos a evitar variabilidad en la práctica y tomar decisiones acertadas.








Estos datos proceden de muy diferentes fuentes.

Generalmente, no bien organizados y sin la adecuada conexión entre ellos.

No están jerarquizados por su valor clínico.

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Realmente tenemos muchos datos disponibles, no obstante:






¿Qué se debe pedir a un proyecto de este tipo?


Que sea una herramienta amigable, usable, que recoja toda la enorme cantidad de datos que produce la UCI.

Información precisa para mejorar la calidad, seguridad y eficiencia de los actos clínicos.


Que organice y procese los datos retornando información útil para médicos y enfermeras.








Transformar la información en conocimiento enfocado a toma de decisiones.

Conocimiento para distinguir efectividad y futilidad.










Que desarrolle nuevos algoritmos, vías clínicas y protocolos.

Generar nuevos conocimientos a la comunidad científica.

Basados en la experiencia real de médicos y enfermeras y en el análisis de grandes cantidades de datos.





Objetivos del proyecto y motivación


Objetivos del proyecto y motivación


El objetivo del proyecto es construir un sistema predictivo de apoyo a la toma de decisiones clínicas personalizadas para pacientes agudos en las UCI que utiliza el aprendizaje selectivo de Big Data Analytics.

Una unidad de cuidados intensivos (UCI), es una instalación especial dentro del área hospitalaria que proporciona medicina intensiva.

Beneficios

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01 02 03 04Los módulos responsables de la recogida y presentación de la información a través del uso de interfaces ágiles, gráficas, estructuras de resumen, permiten una mayor comprensión de la misma. El gran volumen de datos recogidos en estos ámbitos (atención clínica, bioseñales...) hace laborioso y complejo su manejo e interpretación sin una herramienta intuitiva para recoger, organizar y estructurar los datos de una manera fácil y ágil.

Adopción de herramientas específicas que ayudan a gestionar los procesos de atención de los pacientes de cuidados intensivos y generan una distribución más eficiente de los recursos sanitarios utilizados.

Disponibilidad de un sistema de gestión de eventos que permite conocer de forma instantánea el estado de salud del paciente para realizar una acción inmediata.

Procesos automáticos y estandarizados para la captura de datos del paciente desde dispositivos biomédicos, Historia Clínica Electrónica, laboratorio, etc., que permiten reducir el tiempo dedicado a la introducción de datos y disminuyen los riesgos de error.

05Técnicas de validación cruzada que permiten descubrir las relaciones entre los signos vitales y los tratamientos extrayendo conclusiones y conocimientos que permitan diseñar y predecir escenarios futuros en el cuidado de pacientes de UCI, cuidados críticos y unidades de reanimación.

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06 07 08 09Implementación de modelos predictivos para detectar patrones de comportamiento y estimar la respuesta a la atención y los diversos tratamientos utilizados.

Mejora de los protocolos de atención que permiten maximizar los resultados y optimizar los recursos en las UCI.

Medición de la eficacia de ciertos protocolos, terapias o técnicas aplicadas en forma coordinada y normalizada por la plataforma, para comparar y detectar efectos secundarios a considerar de manera proactiva.

Evaluar el costo-beneficio, e incluso comparar diferentes técnicas relativas a los aspectos de costos, plazos de amortización, efectos, etc.

Componentes del sistema


Componentes del sistema


Fuentes de datos, detalles PoC y expertos clínicos implicados

Hospital UniversitarioVirgen del Rocío (España)

• Población de referencia base de más de 800.000 habitantes

en Sevilla.

• Hospital de referencia para toda la Comunidad de Andalucía.

• Más de 1.000 camas en el hospital.

• 35 médicos por un total de 70 camas en la UCI.

• Más de 3.000 pacientes ingresados en UCI cada año.

• 5 grupos I + D de la UCI.

• Es el hospital más grande de España.

Proyecto Smart ICU. Dr. Francisco Murillo_ Espanol

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