Estudio global de datos de la UCI para guiar los tratamientos de COVID-19
Crédito: CC0 Public Domain
Los investigadores de Queensland están liderando un estudio clínico mundial que utiliza IA para examinar los datos de pacientes con COVID-19 de 300 unidades de cuidados intensivos (UCI) para brindar información para que los profesionales de la salud determinen los mejores tratamientos para la enfermedad.
El profesor John Fraser, investigador de la Universidad de Queensland, un destacado especialista en el Hospital Prince Charles y director de la UCI en el Hospital St Andrews de Brisbane, dijo que el Estudio del Consorcio de Cuidados Críticos COVID-19 es el primero de su tipo en el mundo.
«Hospitales y centros de investigación de 47 países ya están participando en la colaboración, que utilizará inteligencia artificial (IA) y modelado de datos para analizar información médica y tratamientos, y guiar a los trabajadores médicos en su toma de decisiones». dijo el profesor Fraser.
«Nuestros trabajadores médicos de primera línea actualmente se enfrentan a una enfermedad que era completamente desconocida hace solo unos meses.
«Los médicos y enfermeras de primera línea necesitan evidencia para guiarlos, especialmente cuando nos enfrentamos a pacientes con COVID-19 que ya tienen una enfermedad crónica como la diabetes.
«Pero en la actualidad, los médicos no tienen nada.
«Nuestro objetivo es armarlos con evidencia- información basada en tratamientos apropiados para diversos pacientes necesidades para salvar vidas».
Los médicos de cuidados intensivos ahora pueden acceder a datos en tiempo real sobre pacientes de la UCI, y los investigadores tienen como objetivo analizar potencialmente decenas de miles de pacientes en seis continentes, para ver qué COVID -19 tratamientos funcionan mejor.
«Al aprovechar estos datos, podemos mejorar la atención al paciente de la UCI, mejorar la comprensión de COVID-19 en médicos y enfermeras y guiar futuros tratamientos de la enfermedad», dijo el profesor Fraser.
«En última instancia, este estudio brindará a los médicos el mecanismo de apoyo a la toma de decisiones que necesitan para determinar instantáneamente el tratamiento de COVID-19 más apropiado y aumentar las tasas de supervivencia en la UCI.
«Todos necesitamos información comprobada para guiarnos sobre qué hacer, no opiniones, para que podamos controlar esta emergencia de salud más rápido».
El estudio estará impulsado por una innovadora herramienta de aprendizaje automático, desarrollada conjuntamente por The Universidad de Queensland e IBM para analizar los datos.
Los médicos utilizarán la nueva herramienta para registrar y enviar rápidamente son características clínicas clave, que incluyen una gama de medidas pulmonares, cardiológicas, neurológicas y renales, así como el uso de ventilación mecánica y ECMO (máquina de corazón/pulmón artificial), la duración de la estancia en la UCI y las tasas de supervivencia.
El profesor Fraser dijo que la herramienta de inteligencia artificial permitió a los analistas de datos crear modelos predictivos y acceder fácilmente a la información para guiar a los trabajadores médicos sobre los tratamientos de la UCI para los pacientes más vulnerables.
Todos los datos serán desidentificados antes de ser compartido para el modelado.
El estudio del Consorcio de Cuidados Críticos COVID-19 está dirigido por el Grupo de Investigación de Cuidados Críticos, con sede en la Universidad de Queensland y el Hospital Prince Charles. Cuenta con el apoyo de The Prince Charles Hospital Foundation, The Wesley Medical Research, Queensland Health e ISARIC (International Respiratory Acute Severe Acute and emergente Infection Consortium).
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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Proporcionado por la Universidad de Queensland Cita: Estudio global de datos de la UCI para guiar los tratamientos de COVID-19 (2020, 13 de mayo) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-05-global-icu-covid-treatments.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.