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¿Puede el Big Data acabar con “asesinos hospitalarios”?

Se espera que el análisis predictivo de big data permita resolver problemas como el de la sepsis y otros del escenario médico hospitalario.

Big data. Análisis predictivo. Tiempo real. Una visión práctica. Toda una serie de palabras que, se supone, son de utilidad: mezcla heterogénea en torno al uso de los datos para derivar valor. No pocas veces encontrar ese valor puede resultar casi esotérico. No así en el caso en la lucha contra la sepsis, una de las principales causas de muerte en los EE.UU.

La sepsis es una condición médica grave que se produce cuando el cuerpo libera toda la fuerza del sistema inmune en respuesta a una infección. La respuesta desencadena una inflamación generalizada de la que puede resultar que el flujo de sangre se deteriore y ocasionando que órganos del cuerpo se dañen y, eventualmente, fallen.

Según el Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales, más de un millón de estadounidenses son víctimas de sepsis grave cada año y entre 28% y 50% de ellos mueren.

Esto es más que las muertes anuales por cáncer de próstata, de mama y el SIDA combinados, siendo la principal causa de muerte en las unidades de cuidados intensivos no coronarios (UCI) y la décima causa de muerte en general de EE.UU.

Reacción al tratamiento

La sepsis deriva de otra condición médica – una infección en los pulmones, tracto urinario, piel, apendicitis – o como resultado de procedimientos médicos invasivos (por ejemplo, la inserción de un catéter vascular).

Las señales de que un paciente tiene el Síndrome de Respuesta del sistema inflamatorio (SIRS, por sus siglas en inglés) – un precursor de la sepsis – pueden ser difíciles de diagnosticar porque imitan otras condiciones.

Los síntomas comunes incluyen fiebre, escalofríos, respiración rápida y aceleración del ritmo cardíaco, sarpullido, confusión, desorientación y suele aparecer luego de que los pacientes han sido dados de alta.

La condición se presenta de forma impredecible y puede progresar rápidamente, lo que significa que un paciente podría tener sepsis grave y avanzar hacia un shock séptico con fracaso multiorgánico antes de recibir ayuda.

La Agencia para la Investigación y Calidad de Salud encontró que la sepsis fue de lejos el estado más caro tratado en hospitales de Estados Unidos en 2011: más de $ 20 mil millones (US $ 5 mil millones más que el siguiente, la osteoartritis), y la incidencia de sepsis viene aumentado.

Big data al rescate

El proveedor de consultoría y servicios gestionados de TI, Hitachi Consulting, se ha unido con el fabricante de dispositivos médicos Vital Connect y los especialistas de Clearstory Datos para crear una solución de monitorización clínica en vivo que puede detectar síntomas relacionados con SIRS.

El prototipo fue presentado en la conferencia HIMSS15 Healthcare TI en abril, consiste en un biosensor desechable inalámbrico, el HealthPatch de Vital Connect que se lleva en el pecho – directamente sobre el corazón – y está diseñado para monitorear los signos vitales del paciente, así como realizar un seguimiento que incluye la actividad física, postura e, incluso, si cae. Se conecta de forma inalámbrica a un teléfono inteligente con una aplicación que muestra estadísticas sobre la frecuencia cardíaca, la respiración, la temperatura de la piel y mucho más.

Por su parte, Clearstory Datos proporcionan las mediciones de los biosensores en tiempo real, analizando volúmenes masivos de datos a través de algoritmos que siguen el modelo de las normas de práctica clínica. Un storyboard del paciente identifica y alerta a los médicos de que podría estar en riesgo.

La aplicación del smartphone transmite los datos clínicos del paciente a un repositorio en la nube, en donde se combina con datos de pacientes existentes de otras fuentes de datos (NoSQL y fuentes de datos basadas en SQL, fuentes de datos de suscripción, etc.). Los médicos pueden utilizar la información procesada por ClearStory para analizar y correlacionar los datos contra los patrones sistémicos para detectar el potencial de SIRS.

“Esta solución innovadora permite a cuidadores en hospitales y clínicas tomar decisiones basadas en datos rápidos, en tiempo real que tienen un impacto inmediato en el diagnóstico y la atención al paciente, así como en la reducción de los gastos de salud”, explicó Sharmila Mulligan, director general y fundador de Clearstory Datos.

Puede ver aquí el artículo completo, “How big data analytics help hospitals stop a killer”, publicado por Cio.com