Author: Comunicacion

Debido a la enorme cantidad de datos que se generan hoy en día en los hospitales, resulta de gran interés desarrollar e introducir nuevas técnicas para analizarlos de forma automática y eficiente mediante el empleo de técnicas de inteligencia artificial (IA). Una de las áreas donde la IA puede suponer una ventaja es en las Unidades de Cuidados Intensivos. 

Las personas que reingresan en las UCI durante la misma estancia hospitalaria (es decir, sin ser dados de alta), tienen un mayor riesgo de mortalidad, morbilidad y de estancias más largas. Por este motivo, este trabajo explora y evalúa la mejora potencial de los modelos existentes para prever la readmisión precoz de pacientes en la UCI mediante el empleo de algoritmos de inteligencia artificial optimizados y el uso de técnicas de explainability (explicabilidad).  

 Como modelo predictor empleamos XGBoost, perteneciente a la familia de Gradient Boosting y que destaca por ser uno de los que mejores resultados obtiene en el estado del arte actual para este tipo de problemas. Este se combina con el empleo de técnicas bayesianas para optimizarlo, mejorando la precisión de los resultados obtenidos. Además, en este artículo explicamos su funcionamiento interno mediante técnicas basadas en la teoría de juegos (en concreto en las Shapley Additive Explanations), lo que nos permite comprender su funcionamiento interno en lugar de tratarlo como una caja negra, obteniendo información útil: umbrales a partir de los cuales una variable comienza a ser crítica para un determinado grupo de pacientes, el ránking de las variables que más influencia tienen en la predicción del reingreso y la medida en la que influye el valor de cada una de ellas. Por último, es importante destacar que estos desarrollos se encuentran en fase de investigación, para lo cual se cuenta con la ayuda de personal clínico, debido al carácter multidisplinar de este tipo de proyectos.  

En este estudio se ha empleado una base de datos UCI de acceso abierto: MIMIC-III.

La investigación biomédica es una actividad diseñada para generar, desarrollar y contribuir al conocimiento basado en la evidencia, gran parte del progreso de la medicina se basa en la investigación biomédica. Año tras año estamos viendo un aumento en el número de ensayos clínicos y con la pandemia de COVID-19 ha sido una explosión sin precedentes.  Los derechos y la autonomía del paciente deben ser respetados por encima del interés del investigador, siendo obligatorio explicar al paciente las implicaciones de participar en un ensayo clínico. Contrariamente a la que pudiéramos pensar esto no siempre es así, después de firmar el formulario de consentimiento informado, algunos pacientes tienen dificultades para comprender sus responsabilidades como participantes. Por todo ello, desde el Servicio de Cardiología del Hospital Álvaro Cunqueiro y con el apoyo de los Servicios de Medicina Interna y Oncología se llevó a cabo este ensayo clínico no aleatorizado, en el que a través de un cuestionario se evaluó el conocimiento de los participantes en estudio en el que habían sido incluido y a su vez se trató de mejorarlo a través de intervenciones educativas sobre el personal investigador de los distintos servicios implicados.  Los resultaron mostraron que las mujeres están infrarrepresentadas en los ensayos clínicos. La mayoría de los participantes tenían un bajo nivel educativo. Alrededor del 7% de los participantes no sabían que formaban parte de un ensayo clínico, y más del 24% simplemente confiaba en la decisión médica para participar. Después de la intervención educativa, se consiguió mejorar aspectos claves el proceso de información a los pacientes lo que se reflejó en el conocimiento que presentaron. Pudiendo concluir que la comprensión de los participantes sobre su participación en los ensayos clínicos es limitada. Sin embargo, una intervención educativa en el equipo de investigación puede mejorar el proceso de empoderamiento y transmisión de información. 

En los últimos años, se está tratando de implementar en el manejo del lupus eritematoso sistémico (LES) una estrategia de tratamiento por objetivos o, en inglés treat to target (T2T). Este tipo de estrategia ya se utiliza en otros campos de la medicina, como en el manejo de la hipertensión arterial (HTA) o en la diabetes mellitus.  Consiste en realizar un tratamiento en busca de un objetivo determinado. En el caso de la hipertensión arterial, sería por ejemplo una tensión por debajo de 130/80 mmHg.  

En estudios anteriores, se ha demostrado que este tipo de estrategia ofrece mejores resultados que el manejo convencional y por ello ya ha sido aplicado en el campo de la reumatología, entre otras en la Artritis Reumatoide (AR). En este caso, el objetivo es la remisión de la actividad de la enfermedad y también se ha demostrado que la estrategia T2T treat to target en AR resultó superior en términos de control de la enfermedad y prevención de daño articular a largo plazo.   

Ante estos resultados, esta estrategia se ha ido aplicando a otras enfermedades reumáticas como el lupus (LES), con el objetivo de llevar al paciente a la remisión y, si esta no fuera posible, a una baja actividad de la enfermedad.   

¿Qué se considera “remisión” en lupus?

En general, se utiliza la palabra “remisión” para hablar de un periodo en el que una persona con una enfermedad está sin síntomas y es un objetivo a alcanzar. Sin embargo, definir este estado no es siempre sencillo y es necesario que las personas especialistas trabajen en colaboración para obtener una definición consensuada.  

En el año 2021, se actualizó la definición de lo que se considera remisión en lupus: DORIS (Definition Of Remission In Systemic Lupus Erythemathosus) y el estudio publicado por Irene Altabás evaluó si existe acuerdo o coincidencia entre la reciente definición de remisión DORIS 2021 con la valoración subjetiva que realiza el médico del estado del paciente. 

Para ello, se realizó un estudio longitudinal prospectivo multicéntrico donde se incluyeron pacientes con diagnóstico de lupus (LES). Se aplicó la definición de DORIS 2021 y se pidió a los reumatólogos y reumatólogas que clasificaran de forma categórica la actividad del paciente de acuerdo a 5 estados clínicos: remisión, serológicamente activo, baja actividad, moderada actividad o alta actividad. Posteriormente se analizó el nivel de acuerdo entre la definición de remisión por el médico y DORIS 2021.   

La conclusión obtenida es que es posible alcanzar la remisión DORIS 2021 en la práctica clínica y que existe un acuerdo substancial entre ambas definiciones de remisión, por lo que la definición DORIS estandarizada debería utilizarse para definir el objetivo en una estrategia de “treat to target (T2T)” para el manejo del Lupus Eritematoso Sistémico.