Proyecto Smart ICU. Dr. Francisco Murillo_ Espanol

Proyecto Smart ICU
Dr. 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

Welcome to ehCOS Land / ehCOS.com
ehCOS.comWelcome to ehCOS Land / ehCOS.com
Escenario clínico en las unidades de cuidados
intensivos
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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Una avalancha de datos, es lo que
contribuye a paralizar muchas decisiones
Dr. Francisco Murillo
“ ”

¿Por qué necesitamos desarrollar SMART ICU?

¿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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2
3
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.

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03
04
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Los 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.
05
Técnicas 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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Implementación 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

Fuentes de datos, detalles PoC y expertos
clínicos implicados

Hospital Universitario
Virgen 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.

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