Sello HR4RS
Redacción
La URJC, desde el departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones y Sistemas Telemáticos y Computación, colabora con el Hospital Universitario de Fuenlabrada, concretamente con Joaquín Álvarez, jefe de servicios de la UCI, para desarrollar un sistema capaz de pronosticar la probabilidad de un paciente de enfermar dentro del hospital.
Los investigadores de la URJC están trabajando con datos históricos de pacientes del hospital, a los que se aplican herramientas avanzadas de análisis de datos y de aprendizaje automático (machine learning). Inmaculada Mora, subdirectora de Postgrado y Relaciones Internacionales de la ETSIT afirma que “esto permite hallar patrones de comportamiento que indican cómo evolucionan los pacientes”.
Una de las aplicaciones clínicas que se considera en este proyecto es la predicción de infecciones nosocomiales en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI). Las enfermedades nosocomiales son aquellas que los enfermos contraen durante su estancia en el hospital. Los síntomas pueden aparecer cuando están aún ingresados o cuando ya han sido dados de alta y esto les hace volver al hospital. Entre el 12% y el 42% de los pacientes sufre este tipo de infección, lo que representa una amenaza real por la gravedad de su enfermedad. Estas infecciones retrasan su recuperación e incluso pueden poner en peligro sus vidas.
De todas las infecciones relacionadas con la atención sanitaria, las peores son las producidas por gérmenes multirresistentes, que son bacterias que han ido adquiriendo resistencia a los antibióticos, lo que dificulta el tratamiento del paciente (es decir, los gérmenes han desarrollado la capacidad de sobrevivir a distintas familias de antibióticos a las que deberían ser sensibles).
El objetivo del proyecto según Inmaculada Mora, es “conocer el pronóstico del paciente mediante herramientas matemáticas que ayuden a predecir si va a sufrir alguna infección. Antes de detectar una infección en un paciente analizamos sus características. Si conocemos otro caso de otro paciente con las mismas características que ha adquirido la infección, sabemos que es altamente probable que el nuevo también la padezca”.
Para conseguir buenos resultados, el equipo de trabajo está compuesto por investigadores con perfiles multidisciplinares e incluye colaboraciones con grupos internacionales de reconocido prestigio. Parte del grupo cuenta con un perfil técnico y amplia experiencia en el tratamiento de datos y extracción de conocimiento, mientras que otra parte está compuesta por expertos clínicos con experiencia en las aplicaciones sanitarias consideradas. El desarrollo de KLINILYCS permitirá la generación no solo de resultados en una línea de investigación prometedora, sino también de soluciones tecnológicas a problemas socio-económicos actuales.
