El Departamento de Biomedicina Computacional de Cedars-Sinai desarrolló un modelo de Artificial Intelligence (AI) para ayudar a los médicos a predecir los resultados de cirugías de columna vertebral.
El Centro Médico Cedars-Sinai es una organización médica y académica sin fines de lucro. Entre sus principales labores, se encuentra la investigación y la innovación médica, en esta ocasión científicos del Departamento de Biomedicina Computacional, han desarrollado un modelo predictivo y de evaluación de riesgos en pacientes luego de haber pasado por una cirugía de columna.
Este desarrollo se enfoca en conocer qué tan buena es la condición del paciente para caminar, luego de haber sido sometido a una cirugía de este tipo y gestionar los dolores post cirugía con medicamentos. “Lo único que estamos haciendo con este proyecto es realmente centrarnos en la parte de la medicación para el dolor, porque la adicción a los opiáceos continúa siendo un desafío, y estamos buscando maneras de mejorar el manejo del dolor después de la cirugía”, explicó el cirujano de columna, Corey Walker.
De esta forma el modelo de AI busca predecir las posibilidades para manejar el dolor de cada paciente luego de una cirugía y conocer si requieren asistencia o apoyo adicional para su rehabilitación. Esta AI utiliza está basada en aprendizaje automático.
“Este proyecto utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar millones de puntos de datos y predecir qué pacientes pueden necesitar ayuda adicional con el control del dolor después de la cirugía”, explicó el Dr. Jason Moore, quien preside el Departamento de Biomedicina Computacional en Cedars-Sinai.
La predicción se realiza por medio de un subconjunto de datos y luego compara sus predicciones contra nuevos subconjuntos y mejora continuamente su precisión y metodología. De esta forma, esta herramienta mejora las pruebas realizadas por ensayos clínicos tradicionales, al analizar miles de variables a la vez. De esta forma, el modelo logra medir diversas variables en los pacientes, como la presión arterial, edad, tipo de medicamento que tomaba previo a la cirugía y el tiempo que lleva tomándolos.
