Se trata de un modelo que asigna una etiqueta de la previsión de vida a cada persona
CERDANYOLA DEL VALLS (BARCELONA), 23 Jul. (EUROPA PRESS) -
Un equipo de investigadores ha ideado un modelo matemático predictivo que evalúa el riesgo de mortalidad de los pacientes ingresados en las UCI, basado en una base de datos real a partir de la cual se ha hecho su validación.
Se trata de un modelo que consiste en un conjunto de clasificadores Bayesianos que se usan para asignar una etiqueta de la previsión de vida a cada persona en función de sus características demográficas como el sexo y la edad, el índice de comorbilidad de Charlson, su origen o la causa del ingreso, según ha informado la Universitat Autnoma de Barcelona (UAB) este viernes en un comunicado.
También, en función de la presencia o no de sepsia, la severidad dentro de las 24 horas del ingreso o la puntuación del cuestionario Apache II --muy usado para examinar a los pacientes--.
Hay una combinación de las predicciones individuales de cada clasificador diseñada de manera que los errores de unas predicciones son compensados por los aciertos de otros y predice la causa de la muerte de un paciente con riesgo de mortalidad elevado, así como el destino si el riesgo es bajo.
La integrante del departamento de Matemáticas de la UAB que y líder la iniciativa, Rosario Delgado, ha explicado que "el modelo jerárquico predictivo de pronóstico que se ha introducido tiene un buen comportamiento predictivo" y que permite estudiar qué características del paciente son más decisivas y qué factores se convierten de riesgo.
METODOLOGíA "ÚTIL Y PROMETEDORA"
Asimismo, ha apuntado que puede servir para comparar diferentes UCI, una observación que sirve para analizar la mejora de los tiempos de los protocolos de una determinada UCI, una metodología "útil y prometedora que tiene una importante aplicabilidad clínica desde el momento en que puede ayudar a los expertos a tomar decisiones médicas".
La investigación se ha publicado en el último número de la revista 'Artificial Intelligence in Medicine' , con la mención especial de 'Position paper'.
El trabajo ha contado con la colaboración del jefe de la UCI del Hospital de Mataró, Juan Carlos Yébenes, que también es profesor asociado de la UAB; de la Unidad de Gestión de la Información del Consorci Sanitari del Maresme con ngel Lavado; y del doctorando del Departamento de Matemáticas, José David Núñez-González.
