(AZprensa) ¿Pueden salvar vidas las
matemáticas? Pues parece que sí cuando estas se aplican en determinadas
situaciones como el análisis de datos estadísticos de las infecciones
hospitalarias; no olvidemos que la infección es el proceso clínico más
frecuente en los hospitales.
Combatir las infecciones mediante modelos
matemáticos y algoritmos específicos es algo que ya se está haciendo en algunos
hospitales, como por ejemplo el Sont Lllatzer (Palma de Mallorca) o Dr. Peset
(Valencia). En las unidades de Health Predictive Analytics del Instituto de Ingeniería del
Conocimiento (IIC) trabajan a
diario especialistas, internistas, médicos de urgencias, cirujanos, neumólogos,
microbiólogos y farmacólogos combatiendo infecciones graves y mejorando los
índices en detección de las mismas. La utilización de modelos matemáticos
predictivos pasa por recoger, almacenar, encriptar, anonimizar y estructurar los
datos que ofrecen los numerosos avances tecnológicos e inferir el conocimiento
que se desprende de su análisis.
La sepsis es una respuesta
inflamatoria generalizada del organismo a una infección. Está dentro de las 10
principales causas de muerte en España, afecta a 100-150 de cada 100.000
habitantes al año, lo que supone en España más de 50.000 pacientes al año, de
los que cerca de 17.000 no logran superarla. Su evolución es muy rápida y su
índice de mortalidad, proporcional a la intensidad de la respuesta
inflamatoria, el número de órganos afectados y el tiempo sin ser tratada. Por
ello, los especialistas deben atajar la detección precoz de casos de
sepsis, reduciendo las tasas de falsos positivos y mejorando las alertas por
detección de casos reales.
Analizar de forma automática los datos de los
centros hospitalarios, generar alertas electrónicas y ofrecer las debidas
recomendaciones sobre el tratamiento de los pacientes, es el nuevo camino que
las matemáticas nos han mostrado para conseguir mejorar la salud de los
pacientes y ahorrar costes sanitarios.
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