Los pacientes que se encuentran en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCIs) a menudo reciben antibióticos como medida preventiva contra la neumonía asociada a la ventilación mecánica. Stefan Visscher, de la Escuela de Informática de la Universidad de Trier, ha desarrollado un modelo computacional para diagnosticar rápidamente la neumonía en un paciente. De esta manera, se podría evitar el tratamiento innecesario con antibióticos.
La neumonía asociada a la ventilación mecánica no es un problema menor, ya que es una complicación que trae como consecuencia muchas muertes al cabo del año. Este hecho hace que los pacientes de las UCIs reciban, para prevenir, tratamientos con antibióticos que, en muchos casos, son totalmente innecesarios.
Un cuarto de las muertes en el mundo es producto de enfermedades infecciosas y una cantidad creciente de infecciones es provocada por bacterias cada vez más resistentes a los antibióticos. Por ello, su administración sólo cuando son necesarios es clave para que su efecto sea el adecuado como nuestro organismo los necesite realmente.
Stefan Visscher estudió 238 casos de pacientes en las UCIs a los que se administraron antibióticos. Después, se comprobó que solamente 157 de ellos habían padecido realmente neumonía. El hecho de que no exista un test apropiado y cómodo para el paciente hace que sea muy difícil determinar con seguridad si un paciente ha desarrollado o no la neumonía.
Así, el investigador alemán ha ideado un modelo basado en el teorema de Bayes, un modelo probabilístico que distingue entre los pacientes que tienen neumonía asociada a la ventilación mecánica y los que no. El modelo de Visscher calcula la probabilidad de que un paciente tenga neumonía, predice qué bacteria la ha causado e indica cuál es el mejor antibiótico que puede prescribirse.
Más fiable
Según informa el Netherlands Organization for Scientific Research, este método informático es más fiable que los cultivos en los que actualmente se basan los médicos. Los datos necesarios para realizar el cálculo de probabilidad se extraen automáticamente de la ficha electrónica del paciente. En su modelo, Visscher procesó los datos clínicos y otros detalles de todos los pacientes con ventilación mecánica en las UCIs durante un periodo de más de tres años.
Los modelos de ordenador se basaron inicialmente en el conocimiento de expertos. Más tarde, se reforzaron con técnicas de ‘aprendizaje automático’ (una rama de la inteligencia artificial que desarrolla técnicas que permiten a las computadoras “aprender”). El objetivo final es optimizar la fiabilidad de las predicciones.
La investigación de Visscher forma parte del proyecto TimeBayes, responsable de la puesta en marcha de la ficha electrónica del paciente. Esta ficha contiene todos los datos clínicos y de laboratorio relevantes del paciente para servir de respaldo a las decisiones de los médicos.
Historial electrónico
Desde que el historial de los pacientes es electrónico, se pone a disposición de los médicos y demás personal sanitario un sistema de información que contiene los datos más relevantes de laboratorio y los clínicos.
El desarrollo y la implementación de estos archivos electrónicos se han convertido en una prioridad en muchos hospitales, centros sanitarios y autoridades competentes. El proyecto TimeBayes trata de desarrollar métodos, técnicas y herramientas para usar estos datos temporales, de tal modo que permitan al médico disponer de más datos para llevar a cabo su trabajo.
Según el investigador, los nuevos modelos elaborados por ordenador son la base de un sistema de decisión fiable para los médicos de las UCIs. “El siguiente paso será desarrollar un amplio estudio donde se compruebe el valor de estos modelos en la práctica médica diaria”, comenta Visscher.