Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
Un modelo inform\u00e1tico ahora en desarrollo podr\u00eda dar a un hospital de Michigan y a sus proveedores de atenci\u00f3n una ventaja sobre el COVID-19 al predecir qu\u00e9 pacientes es probable que se deterioren r\u00e1pidamente al momento de la admisi\u00f3n. Una vez implementado, el modelo podr\u00eda ayudar al hospital a anticipar las necesidades cambiantes de los pacientes mientras mantiene seguros a los proveedores de atenci\u00f3n. <\/p>\n
Llamado M-CURES y desarrollado por un equipo de investigadores en ciencias de la computaci\u00f3n, operaciones industriales e ingenier\u00eda y atenci\u00f3n de la salud en la Facultad de Ingenier\u00eda, Salud de Precisi\u00f3n y Medicina de Michigan de la Universidad de Michigan, el modelo utiliza un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar m\u00e1s de 200 variables demogr\u00e1ficas y de salud de pacientes individuales con COVID-19. Los investigadores han encontrado que algunas de las variables m\u00e1s predictivas incluyen la edad, las condiciones de salud subyacentes y los medicamentos actuales. Luego, el modelo genera una puntuaci\u00f3n num\u00e9rica, actualizada cada cuatro horas, que predice la probabilidad del paciente de requerir atenci\u00f3n a nivel de UCI. La validaci\u00f3n preliminar de M-CURES ha demostrado que es eficaz para predecir la progresi\u00f3n de la enfermedad.<\/p>\n
\u00abM-CURES podr\u00eda ayudar al hospital a obtener mejores respuestas a preguntas como qui\u00e9n es probable que necesite atenci\u00f3n en la UCI y c\u00f3mo necesitar\u00e1 muchas camas de UCI dentro de un per\u00edodo de tiempo determinado\u00bb, dijo Jenna Wiens, profesora asociada de ciencias de la computaci\u00f3n en ingenier\u00eda y codirectora de Precision Health en la UM. \u00abTambi\u00e9n podr\u00eda ayudar a las familias de pacientes gravemente enfermos con COVID al darles m\u00e1s tiempo para evaluar las opciones de tratamiento\u00bb.<\/p>\n
Michael Sjoding, profesor asistente en Michigan Medicine que trabaja con Wiens en M-CURES, dice M-CURES tambi\u00e9n podr\u00eda ser una forma importante de manejar las complejidades del tratamiento de una enfermedad altamente contagiosa. Ponerse equipo de protecci\u00f3n y monitorear cuidadosamente la cantidad de proveedores de atenci\u00f3n en una habitaci\u00f3n requiere un tiempo valioso en una emergencia, y dice que M-CURES podr\u00eda ayudar a los proveedores de atenci\u00f3n a anticipar mejor las necesidades de los pacientes y prevenir emergencias antes de que comiencen.<\/p>\n
\u00abBrindar atenci\u00f3n a los pacientes con COVID y mantener seguros a los proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica significa que todo lleva un poco m\u00e1s de tiempo. Por lo tanto, cualquier cosa que pueda ayudarnos a planificar m\u00e1s adelante es muy valiosa\u00bb, dijo Sjoding. \u00abEn una crisis que no es de COVID, a menudo hay de 10 a 15 personas fuera de la habitaci\u00f3n del paciente y de cinco a 10 personas dentro de la habitaci\u00f3n, todas listas y ayudando cuando un paciente se est\u00e1 deteriorando. Eso no es posible con los pacientes de COVID, por lo que es importante no estar tomado por sorpresa, y creo que M-CURES podr\u00eda ayudar\u00bb.<\/p>\n
Trabajando con un gran equipo interdisciplinario de investigadores, incluidos diez estudiantes graduados en el laboratorio de Wiens, el equipo desarroll\u00f3 el modelo en cuesti\u00f3n de semanas, un proceso radicalmente acelerado. plazo para modelos de este tipo, que normalmente tardan meses o a\u00f1os en desarrollarse y validarse. El equipo us\u00f3 una herramienta de procesamiento de datos llamada FIDDLE, desarrollada previamente por el estudiante graduado de CSE Shengpu Tang en colaboraci\u00f3n con otros investigadores de Medicina e Ingenier\u00eda y Ciencias de la Computaci\u00f3n de Michigan.<\/p>\n
\u00abCualquier investigador quiere tiempo y el tiempo no es algo que ten\u00edamos\u00bb, dijo Wiens. \u00abPero comprendimos la gravedad de la situaci\u00f3n y trabajamos tan duro como pudimos para ofrecer algo en lo que nos sinti\u00e9ramos seguros\u00bb.<\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n ahora est\u00e1 completando la validaci\u00f3n del modelo y determinando la mejor manera de integrar el modelo. en las operaciones del hospital. Tambi\u00e9n est\u00e1n trabajando para eliminar variables para mejorar la eficiencia computacional y la generalizaci\u00f3n del modelo. Calculan que el sistema podr\u00eda estar funcionando en Michigan Medicine dentro de uno o dos meses.<\/p>\n
El equipo del proyecto tambi\u00e9n incluye a los profesores de Michigan Medicine Brahmajee Nallamothu y John Ayanian; los profesores asistentes Karandeep Singh y Tom Valley; el investigador investigador John Donnelly; los estudiantes de inform\u00e1tica e ingenier\u00eda Ian Fox, Sarah Jabbour, Fahad Kamran, Meera Krishnamoorthy, Jeeheh Oh, Harry Rubin-Falcone, Shengpu Tang, Donna Tjandra y Jiaxuan Wang; Erkin Otles, asistente de investigaci\u00f3n para estudiantes graduados de ingenier\u00eda y operaciones industriales; y el estudiante de Medicina de Michigan, Benjamin Li. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Una calculadora COVID-19 que les dice a los hospitales para qu\u00e9 prepararse Proporcionado por la Universidad de Michigan Cita<\/strong>: M\u00e1s r\u00e1pido que COVID: un modelo inform\u00e1tico que predice el pr\u00f3ximo movimiento de la enfermedad (2020 , 12 de mayo) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-05-faster-covid-disease.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain Un modelo inform\u00e1tico ahora en desarrollo podr\u00eda dar a un hospital de Michigan y a sus proveedores de atenci\u00f3n una ventaja sobre el COVID-19 al predecir qu\u00e9 pacientes es probable que se deterioren r\u00e1pidamente al momento de la admisi\u00f3n. Una vez implementado, el modelo podr\u00eda ayudar al hospital a anticipar las … Continuar leyendo \u00abM\u00e1s r\u00e1pido que el COVID: un modelo inform\u00e1tico que predice el pr\u00f3ximo paso de la enfermedad\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-27265","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27265","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27265"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27265\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27265"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27265"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27265"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}