Hacia la automatizacion de la anestesia ......

(Los acentos fueron obviados por cuestiones tecnicas)

Los investigadores del GIT. (Foto: GIT)

Gracias a sus ultimos avances, un equipo de investigadores esta un paso mas cerca de su objetivo de automatizar la administracion de la sedacion en las unidades de cuidados intensivos (UCIs) de los hospitales.

Estos especialistas, del Instituto Tecnologico de Georgia y del Centro Medico del Nordeste de Georgia, han desarrollado algoritmos de control que utilizan datos clinicos para determinar con precision el nivel de sedacion de un paciente, y si se produce un cambio en dicho nivel lo pueden notificar al personal medico.

Las enfermeras de las UCIs tienen uno de los empleos mas atareados y estresantes en la medicina, y normalmente cuidan varios pacientes al mismo tiempo. Usar sistemas capaces de automatizar la tarea de administrar sedantes podria mejorar la seguridad de los pacientes, y optimizar el suministro de tales farmacos. Basandose en este razonamiento, el equipo de James Bailey, el responsable de informatica medica del Centro Medico del Nordeste de Georgia, en Gainesville, trabaja en el desarrollo de un sistema automatizado en el cual una enfermera de UCI evalua al paciente, indica su nivel de sedante en un dispositivo de control, y luego este ajusta el regimen de dosificacion para mantener la sedacion en el nivel deseado, mediante la continua recopilacion y analisis cuantitativo de los datos clinicos 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 Tecnologico de Georgia (Georgia Tech), tambien en Estados Unidos.

El equipo de Bailey, quien es tambien anestesiologo y especialista en cuidados intensivos, ha completado un analisis de mas de 15.000 mediciones clinicas de 366 pacientes de UCI que fueron clasificados como "agitados" o "calmados". El grado de agitacion es una medida del nivel de sedacion del paciente. El algoritmo proporciono los mismos resultados que la evaluacion realizada por el personal del hospital en el 92 por ciento de las ocasiones.

Fuente: Noticias de la Ciencia