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Phillips y MIT desarrollaron un conjunto de datos clínicos para avanzar en aprendizaje automático

Este nuevo conjunto de datos clínicos cuenta con información de 200 mil pacientes de más de 200 hospitales de Estados Unidos, incluyendo datos de la pandemia de COVID-19.

Phillips y el Instituto de Ingeniería y Ciencias Médicas (IMES) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), anunciaron una expansión de su colaboración, la cual permitirá que los investigadores médicos accedan a un nuevo conjunto de datos de atención crítica y de cuidados intensivos para impulsar el desarrollo de inteligencia artificial (IA) en salud y aprendizaje automático.

Cabe destacar que eICU es una base de datos colaborativa y de libre acceso impulsada por Phillips Healthcare y el MIT, encargada de recopilar conjuntos de datos para mejorar la investigación médica.

Actualmente, eICU Collaborative Research Database (ICU-CRD) cuenta con datos no identificados de 200 mil pacientes de unidades de cuidados intensivos (UCI o ICU en inglés). La base incluye pacientes que se vieron afectados por COVID-19 y se trata de un amplio conjunto de datos y clínicamente confiable, para impulsar soluciones que mejoren la atención de los pacientes en UCI y sus resultados clínicos.

Durante la pandemia eICU tuvieron un aumento importante de pacientes, por lo que Phillips y el IMES expandieron el conjunto de datos original publicado en 2016. De esta manera la nueva base de datos incluyó información clínica identificada y detallada como: signos vitales, órdenes de farmacia y medicamentos, resultados de laboratorio, diagnósticos y puntajes nuevos de gravedad de la enfermedad. Asimismo, el conjunto de datos proporciona información sobre tratamientos, comorbilidades, readmisiones y resultados clínicos de los pacientes. El contar con datos de 2020 y 2021 implica un cambio en la generación de datos valiosos y significativos relacionados con la pandemia.

La base de datos está abierta para investigadores de todo el mundo, a través de ella se pueden desarrollar nuevos algoritmos avanzados y ofrecer nuevas soluciones y herramientas sobre las UCI. Por su parte Jesse D. Raffa científico investigador en el Laboratorio de Fisiología Computacional del IMES, explicó que la ICU-CRD es un recurso vital para la educación y la capacitación de los profesionales de la salud: “Esta base de datos actualizada es un recurso vital para la educación, incluso en muchos cursos en instituciones como Harvard, MIT y Stanford; y capacitación, así como instituciones de bajos recursos”.

“Esta iniciativa demuestra nuestro compromiso con el avance del aprendizaje automático y los esfuerzos de inteligencia artificial, al hacer que los datos de eICU estén disponibles para iniciativas de investigación global”, dijo Shiv Gopalkrishnan, gerente general de EMR y administración de atención en Philips. Además, mencionó que, a través de la conexión de datos entre sistemas informáticos, dispositivos y aplicaciones, es posible su integración en la investigación, lo que favorece a una mejor toma de decisiones médicas.

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