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El nuevo modelo de IA revoluciona la predicción de las lesiones por presión y salva vidas y ahorra costes

En esta publicación:

  • Un nuevo modelo de IA predice las lesiones por presión mejor que los métodos existentes; por lo tanto, le ahorra a la enfermera el tiempo extra invertido en la reparación de la herida, y le ahorra tiempo y dinero al hospital.
  • La investigación sobre el aprendizaje automático también ha demostrado ser capaz de dent la predisposición a las lesiones por presión, mejorando la atención y reduciendo la disparidad en la salud.
  • Un avance en la atención sanitaria no sólo proporciona mejores posibilidades de sobrevivir a la muerte, sino que también el personal médico lo utiliza como herramienta para la prevención de enfermedades.

La era de la Inteligencia Artificial ha abierto puertas a diferentes formas de innovaciones e invenciones que abarcan diferentes campos. La atención sanitaria, por ejemplo, ha recibido un enorme impulso, todo gracias a la tecnología. Los sistemas de salud a nivel mundial han aprovechado considerablemente la tecnología para salvar vidas y han reducido una cantidad significativa de dinero involucrada en el diagnóstico y, finalmente, el tratamiento del paciente.

Las úlceras por decúbito, por ejemplo, han sido una fuente constante de dolor y costos para los pacientes en los EE. UU. La afección, también conocida como lesiones por presión, se adquiere principalmente en el hospital y, según la Agencia de EE. UU. para la Investigación de la Calidad de la Atención Médica, ha convertirse en el segundo motivo más común de demandas por negligencia médica en Estados Unidos. Los costos incurridos en el manejo de las necesidades agudas del paciente debido a una lesión por presión ascienden a más de $26 mil millones, lo que según todos los parámetros es una cantidad abrumadora.

Se presenta el modelo avanzado de evaluación de riesgos

Las demandas legales, junto con los costos, han impulsado a investigadores de la steem Universidad Johns Hopkins y del Centro Médico de los Hospitales Universitarios de Cleveland a colaborar y desarrollar técnicas de aprendizaje automático para desarrollar nuevos modelos de predicción de lesiones por presión. El nuevo modelo de evaluación de riesgos ha ganado fama debido a su precisión a la hora de predecir al menos un 74%, un aumento del 20% con respecto a los métodos existentes. Se sabe que la escala Braden, que se utiliza desde la década de 1980, consume mucho tiempo y es agotadora para las enfermeras a pie de cama.

El nuevo modelo, llamado análisis predictivo, brinda una oportunidad envidiable para aliviar algunas de las cargas impuestas a las enfermeras y otros trabajadores de la salud mediante la automatización de actividades como el proceso de evaluación de riesgos. El modelo también reduce los costos, principalmente porque el proceso de evaluación de riesgos puede tardar entre 5 y 15 minutos por paciente, y esto puede sumar fácilmente hasta 250 horas de trabajo en una sola instalación de 500 camas por día. Esto podría traducirse en al menos 30.000-90.000 horas de trabajo al año.

Promoción de la equidad sanitaria y mejores resultados

Después de extraer datos de al menos 35.000 pacientes hospitalizados durante cinco años en dos hospitales, los investigadores pudieron analizar exhaustivamente el riesgo a lo largo del tiempo. Luego, los investigadores implementaron prácticas de aprendizaje automático, como bosques aleatorios y redes neuronales, para identificar los cambios y riesgos de un caso de lesión por presión y generar el modelo final. Una empresa de este tipo representa un salto gigante en la tecnología médica a medida que los investigadores y hospitales buscan maximizar la tecnología de inteligencia artificial. El uso de la inteligencia artificial abre una puerta de posibilidades en el mundo de la medicina, que podría hacer que los hospitales y las personas obtengan mejores diagnósticos y tratamientos para dolencias potencialmente mortales, como las lesiones por presión.  

Fuente original: revista médica británica.  

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