SAT-PREDIAB

Tecnologías de la Salud

Desarrollo y validación de un sistema de alarmas de detección de eventos adversos en pacientes con hiperglucemias basado en modelización predictiva.

Un problema recurrente en los Servicios públicos de Urgencias hospitalarias a nivel mundial es la gran afluencia de pacientes. Lo que genera que en las salas de emergencia se enfrenten la capacidad resolutiva de los equipos clínicos y la mayor demanda de atención. Las descompensaciones hiperglucémicas son unas de las situaciones más detectadas en este servicio. A excepción de hiperglucemias graves, los profesionales de los servicios de Urgencias se focalizan en controlar la patología aguda principal por la cual el paciente ha acudido a Urgencias. Por ello, muchas de las descompensaciones hiperglucémicas quedan sin haber sido controladas adecuadamente.

Una de las posibles medidas a adoptar para solucionar esta problemática, es la aplicación de sistemas estructurados de alerta temprana, basados en la modelización predictiva a partir de la información contenida en la historia clínica electrónica del paciente.
Con ellos, se puede priorizar la atención en función del grado de urgencia médica, ayudando al clínico en la toma de decisiones finales y a optimizar la distribución de los recursos humanos y materiales acorde a los requerimientos de los pacientes.
Así, estos sistemas de alarma podrían servir para identificar los factores de riesgo de eventos adversos y prevenir el empeoramiento del paciente.

En este contexto, el objetivo de este proyecto es desarrollar modelos predictivos y reglas de predicción clínica de mala evolución. En base a estos modelos predictivos, el objetivo final es establecer un sistema de alarmas temprana (basado en la historia clínica electrónica) que permita clasificar de manera automática en distintos grupos de gravedad a los pacientes que acuden al servicio de Urgencias con hiperglucemia, y que pueda ser utilizado en la práctica clínica mediante su integración en la historia clínica.

Socios del proyecto

Gerente del proyecto : Urko AGUIRRE
BIOEF

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