IA y optimización

Control inteligente de las capacidades de las UCI

El reto

La gestión de las unidades de cuidados intensivos influye considerablemente en el proceso de curación de los pacientes. Sin embargo, las capacidades de estas unidades son muy limitadas debido a la alta demanda de atención y personal. Las urgencias imprevisibles que deben tratarse a la vez que a pacientes con operaciones programadas y la duración incierta de los ingresos complican la gestión de las capacidades de las UCI. Los coordinadores responsables de una unidad de cuidados intensivos deben establecer una estrategia dinámica para el ingreso y el traslado de pacientes en condiciones que cambian constantemente, con el fin de permitir el tratamiento intensivo del mayor número posible de pacientes en estado crítico.

Nuestra aportación

En el proyecto KISIK, XITASO trabaja con colaboradores del Hospital Universitario de Augsburgo y la Universidad de Augsburgo para estudiar cómo la inteligencia artificial y, en particular, las predicciones sobre la duración de los ingresos y la probabilidad de reingreso de los pacientes pueden facilitar las decisiones de los coordinadores de las unidades de cuidados intensivos. Integramos las predicciones de la IA en un sistema de ayuda a la toma de decisiones, cuya aplicabilidad, aceptación y eficacia en el funcionamiento hospitalario analizamos a continuación. Prestamos especial atención a la explicabilidad de las previsiones (XAI), su visualización y la facilidad de uso del sistema en su conjunto. En este contexto, XITASO aporta su experiencia demostrada en ingeniería de software innovadora con métodos de desarrollo ágiles, especialmente en el sector sanitario.

Tecnologías

KI-Assistenzsystem Machine Learning Optimierung Data Analytics Usability Optimierung Decision Support Systems

Detalles del proyecto de investigación

El objetivo del proyecto KISIK es ayudar a los coordinadores de las UCI a tomar decisiones complejas en la rutina hospitalaria y garantizar así una atención óptima al paciente. Con esto se pretende optimizar la utilización de la unidad de cuidados intensivos y reducir el número de operaciones aplazadas con poca antelación y de traslados prematuros.

Con este fin, XITASO y los colaboradores del proyecto están desarrollando algoritmos basados en IA para ayudar a tomar decisiones en la gestión de las capacidades de las UCI, por ejemplo, para predecir la necesidad de cuidados intensivos, la duración del ingreso y la probabilidad de reingreso.

A XITASO le interesa mucho que el sistema sea explicable: los médicos necesitan transparencia sobre cómo ha llegado el sistema a sus previsiones para, por un lado, generar confianza y, por otro lado, poder aportar su propia experiencia médica al proceso de toma de decisiones. Por eso, estamos poniendo el énfasis en parámetros que podamos utilizar para explicar las previsiones de los modelos de IA (IA explicable = XAI) y en la visualización de estas explicaciones. Estas últimas plantean una dificultad especial, ya que los usuarios deben comprenderlas de forma rápida e intuitiva en el estresante entorno hospitalario cotidiano. El hecho de que las previsiones se basen a menudo en correlaciones complejas entre los datos de las constantes vitales del paciente a lo largo de un determinado periodo de tiempo dificulta su explicación. En consecuencia, estamos investigando cómo podemos garantizar la explicabilidad de las previsiones en estas circunstancias, con lo que hacemos una importante contribución al establecer una ayuda a la toma de decisiones basada en IA en la rutina hospitalaria.

El KISIK Demonstrator

Los médicos de la unidad de cuidados intensivos deben poder consultar la información importante rápidamente. Esto incluye el diagnóstico, la edad y la duración del ingreso hasta el momento, así como las previsiones desarrolladas en el proyecto de investigación sobre el tiempo de ingreso restante y la probabilidad de reingreso.

Nuestro primer borrador del KISIK Demonstrator muestra las posibilidades de la interfaz de usuario en una tableta.

Basándonos en talleres de ideación y usabilidad sobre los requisitos de los trabajadores de las UCI, hemos diseñado un demostrador con un amplio abanico de funciones y opciones de personalización.

Participantes en el proyecto y financiación

Colaboradores del proyecto

Universidad de Augsburgo
La Universidad de Augsburgo (Prof. Brunner y Prof. Schiffels) se dedica a la investigación y la enseñanza de planificación y análisis de procesos de servicios estratégicos y operativos en el sector sanitario, especialmente en hospitales. Se centra en la modelización, el análisis y la optimización de problemas prácticos utilizando métodos cuantitativos. Los planteamientos más importantes tratan la gestión de los procesos, los recursos, la calidad y la información. El cometido de la Universidad de Augsburgo en el proyecto consiste en aportar su propia experiencia en los ámbitos del aprendizaje automático (machine learning) y la optimización.

Hospital Universitario de Augsburgo
El Hospital Universitario de Augsburgo (UKA) es el único hospital con el nivel máximo de asistencia de Suabia y uno de los mayores de Alemania, con unas 1750 camas. Aquí trabajan unas 2500 personas del sector de la enfermería, que hay que planificar y gestionar. El UKA es colaborador práctico del proyecto y, por tanto, establece el vínculo con el entorno clínico. La tarea del UKA en el proyecto es, en particular, comunicar las condiciones marco y los requisitos relativos a la planificación del personal de enfermería en el UKA.

Patrocinador del proyecto

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Programa de apoyo

Sistemas de asistencia basados en IA para aplicaciones sanitarias integradas en procesos

(KIAS)

Organizador del proyecto

VDI/VDE Innovation + Technik GmbH

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Otros proyectos

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Dr. Jan-Philipp Steghöfer

tel. +49 821 885882-374
jan-philipp.steghoefer@xitaso.com