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Conclusiones clave
- Una nueva herramienta de inteligencia artificial puede ayudar a los médicos a decidir si es necesario despertar a sus pacientes estables en medio de la noche para monitorear los signos vitales.
- En promedio, los médicos y enfermeras controlan los signos vitales de un paciente cada cuatro horas durante el día y la noche.
- La implementación de formas de limitar la cantidad de veces que se controlan los signos vitales de un paciente durante la noche también puede ayudar a las enfermeras a administrar mejor su tiempo.
Existe mucha evidencia que respalda los beneficios de una buena noche de sueño. Algunos estudios sugieren que puede estimular la función de la memoria en el cerebro, aumentar su energía, mantener fuerte su sistema inmunológico e incluso ayudar a mantener una piel radiante y saludable. Sin embargo, cuando usted es un paciente que pasa la noche en un hospital , lo más probable es que sus esfuerzos por dormir se vayan por la ventana, especialmente cuando las enfermeras y los médicos controlan sus signos vitales durante la noche.
Un estudio encontró que a los pacientes se les recolectan sus signos vitales cada cuatro horas, durante el día y la noche, lo que no es el mejor ambiente para una noche de sueño reparador.
Pero los investigadores de los Institutos Feinstein de Investigación Médica esperan cambiar esa rutina mediante el uso de una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) que está destinada a predecir qué pacientes no necesitan ser despertados para un monitoreo vital.
“El objetivo de monitorear los signos vitales es brindar la mejor atención a los pacientes e intervenir terapéuticamente para rescatar a los pacientes si sus signos vitales se vuelven inestables”, Jamie Hirsch, MD, director, Informática de Calidad y Ciencia de Datos en Northwell Health en Northwell Health y coautor principal del estudio de Feinstein, le dice a Verywell. “Pero la frecuencia del seguimiento también es el resultado del hábito y la cultura. No existe un estándar basado en la evidencia que indique la frecuencia con la que se debe monitorear a los pacientes ".
El estudio, publicado el 13 de noviembre enNature Partner Journals Medicina digital, identifica qué pacientes podrían renunciar de manera segura a la monitorización de signos vitales durante la noche para mejorar el sueño y la recuperación.
Para demostrar que este tipo de evaluación funcionaría, Hirsch y un equipo dirigido por el coautor principal Theodoros Zanos, PhD, utilizaron un modelo predictivo que analizó 2,13 millones de visitas de pacientes de varios hospitales de Northwell Health en Nueva York en el transcurso de siete años. El modelo utiliza un algoritmo que incorpora datos del paciente como frecuencia respiratoria, frecuencia cardíaca, presión arterial sistólica, temperatura corporal, edad del paciente, etc. para determinar qué pacientes estables pueden evitar de forma segura los controles de signos vitales durante la noche. También utiliza una puntuación de riesgo conocida como Puntuación de alerta temprana modificada (MEWS), que les da a los médicos una instantánea de cuán normales son los signos vitales del paciente en general.
Zanos dice que la herramienta de inteligencia artificial fue diseñada para ser extremadamente precisa, como parecen mostrar sus resultados. De 10,000 casos, el algoritmo solo clasificó erróneamente dos noches-paciente.
"Incluso para esas pocas clasificaciones erróneas, los signos vitales de esos pacientes apenas se desvían de lo normal", le dice a VeryWell Zanos, profesor asistente de los Institutos Feinstein de Investigación Médica de Northwell Health. "Debido al hecho de que se da prioridad a la seguridad del paciente, el algoritmo puede sugerir que se renuncie a más de la mitad de las noches de los pacientes".
El estado de los entornos de sueño hospitalarios
Los hospitales no son tradicionalmente conocidos por ser refugios acogedores para el sueño de las personas; piense en todas esas luces fluorescentes brillantes y máquinas que emiten pitidos. Este ambiente poco tranquilo es solo una de las razones por las que las enfermeras y los médicos agradecen los nuevos esfuerzos para mejorar la calidad y la cantidad de sueño de sus pacientes hospitalizados.
Ernest Patti, DO, un médico de medicina de emergencia en el Hospital St. Barnabas en Nueva York, le dice a Verywell que el departamento de emergencias de un hospital en realidad es bastante similar a un casino.
“Las luces están siempre encendidas; no hay ventanas que se puedan ver desde donde está la atención al paciente, por lo que pierde la noción de si afuera es de día o de noche ”, dice Patti. “Durante los turnos de noche, revisamos constantemente los signos vitales de las personas. Pueden ayudarnos a determinar cuáles serán los próximos pasos: ¿el paciente tendrá que ir al quirófano? ¿Van a necesitar otra tomografía computarizada o un estudio de imágenes? ¿Necesitan más análisis de sangre? Los signos vitales también nos dan una idea de si un paciente está mejorando o empeorando ".
Si bien el sueño es importante para la salud general, es aún más crucial para quienes luchan contra una enfermedad o intentan recuperarse después de la cirugía.
Theresa Walsh, RN, trabaja por las noches en la sala de operaciones (OR) del Centro Médico de la Universidad de Jersey Shore. Ella dice que puede ver cómo limitar el número de veces que las enfermeras controlan los signos vitales durante la noche podría beneficiar a los pacientes.
"Las personas que están enfermas y hospitalizadas ya están lidiando con dificultades para dormir", le dice Walsh a Verywell. "Si eliminamos las alteraciones innecesarias del sueño, creo que disminuiríamos la ansiedad, el agotamiento y la percepción de bienestar del paciente".
Lo que esto significa para ti
Una habitación de hospital no es el primer lugar en el que la gente piensa como un confortable oasis para dormir. Con enfermeras y médicos que controlan sus signos vitales cada pocas horas, es fácil ver cómo los patrones de sueño pueden sufrir durante los momentos importantes de recuperación. Pero los científicos ahora han creado una herramienta de inteligencia artificial que determina qué pacientes son lo suficientemente estables como para omitir los controles de signos vitales durante la noche, lo que significa que en el futuro, si usted o un ser querido tiene que pasar la noche en un hospital, es posible que pueda quedarse dormido. la noche si este sistema se utiliza en su sistema de salud.
Una mejora importante para el personal
Antes de que se desarrollara esta nueva herramienta de inteligencia artificial, Hirsch dice que la mayoría de los hospitales tenían muy pocas formas de ayudar a mejorar el sueño de sus pacientes sin el uso de medicamentos.
“Muchos hospitales han atenuado las luces de los pasillos o han animado a las enfermeras y al resto del personal a mantener un ambiente más tranquilo. Y ha habido intentos de cambiar algunas pruebas de diagnóstico al período diurno ", dice." Pero no se ha intentado evitar por completo los signos vitales de manera sistemática ".
A los médicos y enfermeras también les puede gustar el hecho de que una herramienta de inteligencia artificial como esta podría ayudar a los sistemas de salud a maximizar su tiempo de manera más eficiente. Un estudio de 2018 encontró que las enfermeras dedican entre el 19 y el 35% de su tiempo a documentar los signos vitales. A medida que los hospitales de todo el mundo luchan por mantenerse al día con la afluencia de pacientes con coronavirus, medidas para ahorrar tiempo como esta podrían resultar viables y herramienta de soporte crítico.
Patti cree que este tipo de modelo también podría ser beneficioso a medida que la comunidad médica se sumerja más en la medicina virtual.
"Aún mantendría un nivel saludable de preocupación por los pacientes que me preocupaban, donde tal vez aún haría los signos vitales adicionales en ese número más pequeño de pacientes", dice. "Pero si fueran mis pacientes estables, creo que Le daría una oportunidad a [esta herramienta]. Parece ser hacia donde nos dirigimos; Se supone que la IA nos ayudará ".
Zanos y su equipo están planeando una implementación piloto de la herramienta de inteligencia artificial en el primer trimestre de 2021, con posiblemente más implementaciones más adelante en el año.
