El hospital HLA Universitario Moncloa, en Madrid, impulsa junto a la Universidad Europea un proyecto de inteligencia artificial aplicada a la medicina intensiva. La iniciativa busca transformar la UCI en un entorno más conectado, seguro y predictivo, con el objetivo de que los profesionales puedan anticiparse a distintos eventos relacionados con la evolución del paciente crítico.
El proyecto, denominado ‘Inteligencia Artificial y Seguridad en el Paciente Crítico’, tiene como finalidad mejorar la seguridad del paciente mediante una medicina intensiva más predictiva, personalizada y basada en datos. Para ello, el hospital ha desplegado una infraestructura propia en la UCI que permite recoger e integrar información procedente de dispositivos, sensores y sistemas clínicos.
La iniciativa está promovida por el grupo IASalud, dirigido por el Dr. Juan José Beunza, catedrático de Salud Pública y Educación Interprofesional de la Universidad Europea. En el proyecto también participan el Dr. Samuel González, responsable clínico en medicina intensiva de HLA Universitario Moncloa, y el Dr. José Luis Lafuente, docente de la UEM y responsable del desarrollo tecnológico e integración IoMT.
Una infraestructura para integrar datos clínicos en la UCI
En esta primera fase, el hospital ha desplegado un servidor local en la UCI para centralizar la información relacionada con la evolución del paciente. Los datos proceden de distintas tecnologías orientadas a la monitorización térmica, la detección de eventos adversos, la vigilancia de infecciones, el control del gasto urinario, el seguimiento glucémico y la revisión de historias clínicas.
Toda esta información llega a un servidor local que centraliza los datos de la unidad aplicando criterios de seguridad, pseudoanonimización y protección de datos. Según recoge la nota, esta arquitectura permite crear un ecosistema IoMT, Internet of Medical Things, que alimentará futuros sistemas de inteligencia artificial.
“El valor del proyecto no está solo en cada tecnología por separado, sino en la infraestructura que se está construyendo para que todas ellas puedan conectarse y generar un conocimiento clínico más completo del paciente”, ha explicado el Dr. Samuel González.
El objetivo de este ecosistema es mejorar la estancia del paciente en la UCI, con capacidad para predecir distintos tipos de eventos relacionados con su evolución. “Estamos construyendo una estructura que permitirá pasar de proyectos aislados a un ecosistema inteligente de datos clínicos”, han explicado desde HLA Universitario Moncloa.
En este sentido, desde el hospital han subrayado que la UCI genera una enorme cantidad de información cada minuto. “Nuestro reto es convertir esos datos en señales útiles, interpretables y accionables”, han señalado desde HLA Universitario Moncloa.
La IA como apoyo al profesional sanitario
La segunda fase del proyecto incorporará sistemas de inteligencia artificial multitarea, diseñados para analizar diferentes fuentes clínicas, identificar patrones, generar alertas tempranas y apoyar al equipo asistencial. El objetivo es avanzar hacia una arquitectura multisistema capaz de predecir eventos clínicos del paciente crítico.
Esta nueva fase incluirá el análisis de datos relacionados con la monitorización térmica, la detección de eventos adversos, la vigilancia de infecciones, el control del gasto urinario, el seguimiento glucémico y la revisión de historias clínicas. La finalidad es reforzar una medicina intensiva más predictiva, personalizada y basada en datos.
El proyecto no pretende sustituir al profesional sanitario, sino actuar como una herramienta de apoyo para ofrecer una visión más global de la evolución del paciente. “La IA debe actuar como un sistema de ayuda, no como un reemplazo. Queremos que los profesionales dispongan de herramientas que les permitan anticiparse, priorizar mejor y reducir la carga operativa en un entorno tan complejo como la UCI”, ha señalado el Dr. Juan José Beunza.
Para Beunza, el proyecto se encuentra en una fase decisiva centrada en construir los cimientos tecnológicos, clínicos y éticos de una UCI aumentada por inteligencia artificial. “Es pronto para hablar de resultados definitivos, pero cada sensor conectado, cada protocolo validado y cada dato estructurado nos acerca a una medicina intensiva más segura, personalizada, anticipativa y eficiente”, ha añadido.