{"id":6780,"date":"2017-08-21T08:54:09","date_gmt":"2017-08-21T14:54:09","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=6780"},"modified":"2017-08-21T08:54:25","modified_gmt":"2017-08-21T14:54:25","slug":"uso-del-aprendizaje-automatico-para-mejorar-la-atencion-al-paciente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/uso-del-aprendizaje-automatico-para-mejorar-la-atencion-al-paciente\/","title":{"rendered":"Uso del aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la atenci\u00f3n al paciente"},"content":{"rendered":"

La nueva investigaci\u00f3n de CSAIL emplea muchos tipos de datos m\u00e9dicos, incluyendo registros de salud electr\u00f3nicos, para predecir los resultados en los hospitales.<\/p>\n

Los doctores son a menudo inundados por las se\u00f1ales de las cartas, de los resultados de la prueba, y de otras m\u00e9tricas para no perder de vista.\u00a0Puede ser dif\u00edcil integrar y monitorear todos estos datos para m\u00faltiples pacientes mientras toma decisiones de tratamiento en tiempo real, especialmente cuando los datos est\u00e1n documentados de manera inconsistente en los hospitales.<\/p>\n

En un nuevo par de documentos, investigadores del Laboratorio de Inform\u00e1tica y Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT exploran maneras de que las computadoras ayuden a los m\u00e9dicos a tomar mejores decisiones m\u00e9dicas.<\/p>\n

Un equipo cre\u00f3 un m\u00e9todo de aprendizaje de la m\u00e1quina llamado “ICU Intervene” que toma grandes cantidades de datos de la unidad de cuidados intensivos (UCI), desde los vitales y los laboratorios hasta las notas y datos demogr\u00e1ficos, para determinar qu\u00e9 tipos de tratamientos son necesarios para los diferentes s\u00edntomas.\u00a0El sistema utiliza un ”\u00a0aprendizaje profundo<\/a>\u00a0” para hacer predicciones en tiempo real, aprendiendo de los casos pasados \u200b\u200bde la UCI para hacer sugerencias para el cuidado cr\u00edtico, mientras que tambi\u00e9n explica el razonamiento detr\u00e1s de estas decisiones.<\/p>\n

“El sistema podr\u00eda ser una ayuda para los m\u00e9dicos en la UCI, que es un alto estr\u00e9s, el ambiente de alta demanda”, dice el estudiante de doctorado Harini Suresh, autor principal en el documento sobre ICU Intervenci\u00f3n.\u00a0“El objetivo es aprovechar los datos de los registros m\u00e9dicos para mejorar el cuidado de la salud y predecir intervenciones factibles”.<\/p>\n

Otro equipo desarroll\u00f3 un m\u00e9todo denominado “EHR Model Transfer” que puede facilitar la aplicaci\u00f3n de modelos predictivos en un sistema de registro electr\u00f3nico de salud (EHR), a pesar de estar capacitado en datos de un sistema de HME diferente.\u00a0Concretamente, utilizando este enfoque, el equipo demostr\u00f3 que los modelos predictivos para la mortalidad y la duraci\u00f3n prolongada de la estancia pueden ser entrenados en un sistema de HME y utilizados para hacer predicciones en otro.<\/p>\n

ICU Intervene fue co-desarrollado por Suresh, estudiante de pregrado Nathan Hunt, postdoctor Alistair Johnson, el investigador Leo Anthony Celi, MIT Profesor Peter Szolovits, y el doctorado Marzyeh Ghassemi.\u00a0Fue presentado este mes en el Aprendizaje de la m\u00e1quina para la Conferencia de Salud en Boston.<\/p>\n

EHR Model Transfer fue co-desarrollado por los autores principales Jen Gong y Tristan Naumann, ambos estudiantes de doctorado en CSAIL, as\u00ed como por Szolovits y John Guttag, profesor de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica en Dugald C. Jackson.\u00a0Fue presentado en el Grupo de Inter\u00e9s Especial de ACM sobre Descubrimiento de Conocimiento y Miner\u00eda de Datos en Halifax, Canad\u00e1.<\/p>\n

Ambos modelos fueron entrenados utilizando datos de la base de datos de cuidados cr\u00edticos\u00a0MIMIC<\/a>\u00a0, que incluye datos de-identificados de aproximadamente 40.000 pacientes de cuidados cr\u00edticos y fue desarrollado por el MIT Lab para la Fisiolog\u00eda Computacional.<\/p>\n

ICU interviene<\/strong><\/p>\n

Los datos integrados de la UCI son vitales para automatizar el proceso de pronosticar los resultados de salud de los pacientes.<\/p>\n

“Gran parte del trabajo anterior en la toma de decisiones cl\u00ednicas se ha centrado en resultados como la mortalidad (probabilidad de muerte), mientras que este trabajo predice tratamientos aplicables”, dice Suresh.\u00a0“Adem\u00e1s, el sistema es capaz de utilizar un \u00fanico modelo para predecir muchos resultados”.<\/p>\n

Intervenci\u00f3n de ICU se centra en la predicci\u00f3n horaria de cinco intervenciones diferentes que cubren una amplia variedad de necesidades de cuidados cr\u00edticos, tales como asistencia respiratoria, mejora de la funci\u00f3n cardiovascular, disminuci\u00f3n de la presi\u00f3n arterial y terapia con l\u00edquidos.<\/p>\n

A cada hora, el sistema extrae valores de los datos que representan signos vitales, as\u00ed como notas cl\u00ednicas y otros puntos de datos.\u00a0Todos los datos est\u00e1n representados con valores que indican cu\u00e1n lejos est\u00e1 un paciente del promedio (para luego evaluar el tratamiento adicional).<\/p>\n

Es importante destacar que la Intervenci\u00f3n de ICU puede hacer predicciones en el futuro.\u00a0Por ejemplo, el modelo puede predecir si un paciente necesitar\u00e1 un ventilador seis horas m\u00e1s tarde en lugar de s\u00f3lo 30 minutos o una hora m\u00e1s tarde.\u00a0El equipo tambi\u00e9n se enfoc\u00f3 en proporcionar razonamiento para las predicciones del modelo, dando a los m\u00e9dicos m\u00e1s informaci\u00f3n.<\/p>\n

“Los modelos predictivos basados \u200b\u200ben redes neuronales profundas en la medicina a menudo son criticados por su naturaleza de caja negra”, dice Nigam Shah, profesor asociado de medicina en la Universidad de Stanford que no particip\u00f3 en el estudio.\u00a0“Sin embargo, estos autores predicen el inicio y el final de las intervenciones m\u00e9dicas con alta precisi\u00f3n, y son capaces de demostrar la interpretabilidad de las predicciones que hacen”.<\/p>\n

El equipo encontr\u00f3 que el sistema super\u00f3 el trabajo anterior en la predicci\u00f3n de las intervenciones, y fue especialmente bueno en predecir la necesidad de vasopresores, un medicamento que aprieta los vasos sangu\u00edneos y aumenta la presi\u00f3n arterial.<\/p>\n

En el futuro, los investigadores estar\u00e1n tratando de mejorar la Intervenci\u00f3n de la UCI para poder dar una atenci\u00f3n m\u00e1s individualizada y proporcionar un razonamiento m\u00e1s avanzado para las decisiones, como por qu\u00e9 un paciente podr\u00eda disminuir los esteroides o por qu\u00e9 otro podr\u00eda necesitar un procedimiento como Una endoscopia.<\/p>\n

Transferencia de Modelo de EHR<\/strong><\/p>\n

Otra consideraci\u00f3n importante para aprovechar los datos de la UCI es c\u00f3mo se almacena y qu\u00e9 ocurre cuando se cambia el m\u00e9todo de almacenamiento.\u00a0Los modelos existentes de aprendizaje por m\u00e1quina necesitan que los datos se codifiquen de manera coherente, por lo que el hecho de que los hospitales a menudo cambien sus sistemas de HME puede crear problemas importantes para el an\u00e1lisis y predicci\u00f3n de datos.<\/p>\n

El enfoque funciona a trav\u00e9s de diferentes versiones de las plataformas de EHR, utilizando el procesamiento del lenguaje natural para identificar conceptos cl\u00ednicos que se codifican de forma diferente a trav\u00e9s de sistemas y luego asignarlos a un conjunto com\u00fan de conceptos cl\u00ednicos (como “presi\u00f3n arterial” Y “frecuencia card\u00edaca”).<\/p>\n

Por ejemplo, un paciente en una plataforma de EHR podr\u00eda cambiar los hospitales y necesitar\u00eda que sus datos fueran transferidos a otro tipo de plataforma.\u00a0EHR Model Transfer tiene como objetivo asegurar que el modelo todav\u00eda puede predecir aspectos de la visita de la paciente en la UCI, tales como su probabilidad de una estancia prolongada o incluso de morir en la unidad.<\/p>\n

“Los modelos de aprendizaje mec\u00e1nico en el cuidado de la salud a menudo sufren de baja validez externa y poca portabilidad entre los sitios”, dice Shah.\u00a0“Los autores dise\u00f1an una estrategia ingeniosa para usar el conocimiento previo en ontolog\u00edas m\u00e9dicas para derivar una representaci\u00f3n compartida a trav\u00e9s de dos sitios que permite que los modelos entrenados en un sitio funcionen bien en otro sitio.\u00a0Estoy emocionado de ver tal uso creativo de conocimiento m\u00e9dico codificado en la mejora de la portabilidad de los modelos predictivos “.<\/p>\n

Con EHR Model Transfer, el equipo prob\u00f3 la capacidad de su modelo para predecir dos resultados: la mortalidad y la necesidad de una estancia prolongada.\u00a0Lo entrenaron en una plataforma de EHR y luego probaron sus predicciones en una plataforma diferente.\u00a0EHR modelo de transferencia se encontr\u00f3 a superar los enfoques de l\u00ednea de base y demostr\u00f3 una mejor transferencia de modelos predictivos a trav\u00e9s de versiones de EHR en comparaci\u00f3n con el uso de eventos espec\u00edficos de EHR solo.<\/p>\n

En el futuro, el equipo de EHR Model Transfer planea evaluar el sistema de datos y sistemas de EHR de otros hospitales y entornos de atenci\u00f3n.<\/p>\n

Ambos documentos fueron apoyados, en parte, por el Centro de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Intel para Big Data y la Biblioteca Nacional de Medicina.\u00a0El documento que detalla EHR Model Transfer fue apoyado adicionalmente por la National Science Foundation y Quanta Computer, Inc.<\/p>\n

Fuente:<\/strong> MIT<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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