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Viernes, 25 marzo 2011
Tecnología Médica

Hacia la automatización de la anestesia en las unidades de cuidados intensivos de los hospitales

[Img #1706]Gracias a sus últimos avances, un equipo de investigadores está un paso más cerca de su objetivo de automatizar la administración de la sedación en las unidades de cuidados intensivos (UCIs) de los hospitales.

Estos especialistas, del Instituto Tecnológico de Georgia y del Centro Médico del Nordeste de Georgia, han desarrollado algoritmos de control que utilizan datos clínicos para determinar con precisión el nivel de sedación de un paciente, y si se produce un cambio en dicho nivel lo pueden notificar al personal médico.

Las enfermeras de las UCIs tienen uno de los empleos más atareados y estresantes en la medicina, y normalmente cuidan varios pacientes al mismo tiempo. Usar sistemas capaces de automatizar la tarea de administrar sedantes podría mejorar la seguridad de los pacientes, y optimizar el suministro de tales fármacos. Basándose en este razonamiento, el equipo de James Bailey, el responsable de informática médica del Centro Médico del Nordeste de Georgia, en Gainesville, trabaja en el desarrollo de un sistema automatizado en el cual una enfermera de UCI evalúa al paciente, indica su nivel de sedante en un dispositivo de control, y luego éste ajusta el régimen de dosificación para mantener la sedación en el nivel deseado, mediante la continua recopilación y análisis cuantitativo de los datos clínicos del paciente.

El control manual de sedante puede ser tedioso, impreciso, lento, y a veces de mala calidad, dependiendo de las habilidades y el criterio de la enfermera de la UCI, tal como acota Wassim Haddad del Instituto Tecnológico de Georgia (Georgia Tech), también en Estados Unidos.

El equipo de Bailey, quien es también anestesiólogo y especialista en cuidados intensivos, ha completado un análisis de más de 15.000 mediciones clínicas de 366 pacientes de UCI que fueron clasificados como "agitados" o "calmados". El grado de agitación es una medida del nivel de sedación del paciente. El algoritmo proporcionó los mismos resultados que la evaluación realizada por el personal del hospital en el 92 por ciento de las ocasiones.


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