Prediga y prevenga las infecciones y afecciones adquiridas en el hospital con la IA

Los hospitales pueden usa el análisis predictivo para identificar pacientes que probablemente corran alto riesgo de sufrir complicaciones no deseadas.

Problem

Las afecciones adquiridas en el hospital (HAC), que son complicaciones o afecciones médicas que no están presentes en el momento del ingreso en el hospital, son un problema importante en el sistema de salud. Anualmente, se producen aproximadamente 2,5 millones de HAC entre pacientes hospitalizados mayores de 18 años en los EE. UU., lo que conlleva importantes sanciones financieras para los hospitales que participan en el programa de reducción de enfermedades adquiridas en el hospital, que ascienden a unos 360 millones de dólares cada año (1) (2). Las infecciones adquiridas en el hospital (HAI) constituyen una parte importante de estas HAC y se encuentran entre las principales causas de muerte en el país, ya que uno de cada 31 pacientes hospitalizados tiene una HAI en un momento dado. Esto se traduce en aproximadamente 680 000 infecciones respiratorias al año en los hospitales de cuidados intensivos de EE. UU., de las cuales casi 70 000 son mortales (3) (4). Cada año, las infecciones intrahospitalarias representan entre 28 y 33 000 millones de dólares en gastos sanitarios potencialmente evitables (5). Además, los pacientes con infecciones respiratorias agudas corren un mayor riesgo de sufrir sepsis, la principal causa de muerte y reingresos de pacientes hospitalizados, que afecta al menos a 1,7 millones de adultos y provoca casi 270 000 muertes al año. La septicemia es la afección más cara que se trata en los EE. UU., y los costos de atención médica superan los 60 000 millones de dólares al año (6) (7) (8).

Why it matters

Cada año, se producen aproximadamente 2,5 millones de enfermedades adquiridas en el hospital (HAC) entre los pacientes estadounidenses hospitalizados mayores de 18 años, lo que conlleva alrededor de 360 millones de dólares en multas de Medicare cada año.
Las infecciones adquiridas en el hospital (HAI) son responsables de alrededor de 680 000 infecciones al año en los hospitales de cuidados intensivos de EE. UU., lo que provoca casi 70 000 muertes y genera entre 28 y 33 000 millones de dólares en gastos de atención médica evitables.
Los pacientes con infecciones intrahospitalarias corren un mayor riesgo de sufrir sepsis, que es la principal causa de muerte y reingresos de pacientes hospitalizados, y cuesta más de 60 000 millones de dólares al año en gastos de atención médica.

Solution

«HacPredict AI» es un algoritmo predictivo desarrollado para mitigar la aparición de HACs en pacientes hospitalizados en todo el mundo. Mediante la evaluación de datos exhaustivos, incluidos la demografía de los pacientes, el estado de salud y los regímenes de tratamiento, HacPredict AI evalúa la posibilidad de que un paciente desarrolle una HAC durante su estancia en el hospital, lo que ayuda a los proveedores de atención médica a mejorar los resultados de los pacientes y a reducir la carga financiera para los sistemas de salud de todo el mundo.

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Datasources

La capacitación de este modelo se guió por un conjunto de datos sintéticos generado a partir de investigaciones, incluida la tarjeta de puntuación nacional sobre el HAC de la Agencia para la Investigación y la Calidad de la Atención Sanitaria (1), las estimaciones de ahorro de costos de Sankaran y otros (2) y las estrategias de prevención del Plan de Acción Nacional sobre las HAI (3). El estudio en profundidad de las infecciones y la sepsis, con los hallazgos de Magill y otros (5) y los CDC (7), dio forma al desarrollo de modelos precisos para la predicción del riesgo de HAC.

Citations

Agency for Healthcare Research and Quality, «AHRQ National Scorecard on Hospital-Adquired Conditions Updated Baseline Rates and Preliminary Results 2014-2017" Agency for Healthcare Research and Quality, https://www.ahra.gov/sites/default/files/wysiwyg/professionals/quality-patient-safety/pfp/hacreport-2019.pdf. Consultado el 2 de marzo de 2021.
Sankaran, Roshun y col. «Comparación de los ahorros de costos estimados derivados de las posibles reducciones en las enfermedades adquiridas en el hospital con las sanciones impuestas en el marco del programa de reducción de afecciones adquiridas en el hospital de los CMS». The Joint Commission Journal on Quality and Patient Safety, vol. 46, núm. 8, agosto de 2020, págs. 438-447, doi: https://doi.org/10.1016/ijcjq.2020.05.002. Consultado el 2 de marzo de 2021.
«¡Ha nacional! Plan de acción | Health.Gov.» Health.Gov, Departamento de Salud y Servicios Humanos de los EE. UU., 2018, health.gov/our-work/health-care-quality/health-care-associated-infections/national-hai-action-planttactionplan_development. Consultado el 25 de febrero de 2020.
Portal de datos de los CDC sobre infecciones asociadas a la atención de la salud» Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, 11 de noviembre de 2020, www.odc.gov/hai/data/portal/index.html. Consultado el 2 de marzo de 2021.
Magill, Shelley S. y col. «Cambios en la prevalencia de infecciones asociadas a la atención médica en los hospitales de EE. UU.» Revista de Medicina de Nueva Inglaterra, vol. 379, núm. 18, noviembre de 2018, págs. 1732-1744, doi:10.1056/nejmoA1801550. Consultado el 2 de marzo de 2021.
«Sepsis» Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales, 10 de septiembre de 2020, consultado el 2 de marzo de 2021.
CDC. «Sepsis: información clínica» Centers for Disease Control and Prevention, 7 de diciembre de 2020, https://www.cdc.gov/sepsis/clinicaltools/index.htmlf::xt=Each%20year%2C%20at%20least%201.7,in%20a%20hospital%20has%20sepsis. Consultado el 2 de marzo de 2021.
HHS.gov. «El estudio más amplio sobre los casos de sepsis entre los beneficiarios de Medicare revela una carga significativa»: U.S. Departamento de Salud y Servicios Humanos, 14 de febrero de 2020. Consultado el 2 de marzo de 2021.