ALARMAS INTELIGENTES EN UNIDADES DE CUIDADOS INTENSIVOS BASADAS EN REDES NEURONALES

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1 Universidad Plitécnica de Madrid ESCUELA TÉCNICA SUPERIR DE INGENIERS DE TELECMUNICACIÓN TESIS DCTRAL ALARMAS INTELIGENTES EN UNIDADES DE CUIDADS INTENSIVS BASADAS EN REDES NEURNALES Jrge Díaz Fernández Ingenier de Telecmunicación 9

2 Departament de Tecnlgía Ftónica y Biingeniería E.T.S.I. TELECMUNICACIÓN TESIS DCTRAL ALARMAS INTELIGENTES EN UNIDADES DE CUIDADS INTENSIVS BASADAS EN REDES NEURNALES Autr: Jrge Díaz Fernández Ingenier de Telecmunicación Directres: Francisc del Pz Guerrer Dctr Ingenier de Telecmunicación Vicente Mret Bnill Dctr en Ciencias Físicas

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4 TESIS DCTRAL Títul: ALARMAS INTELIGENTES EN UNIDADES DE CUIDADS INTENSIVS BASADAS EN REDES NEURNALES Autr: Jrge Díaz Fernández Tribunal: Presidente: Jsé Mira Secretari: Vcales: Enrique Gómez Aguilera Ampar Alns Betanzs Señen Barr Meneir Lrenz Mren Ruiz Jsé Mir Niclau María Teresa Arrednd Acuerdan trgarle la calificación de Madrid, de ctubre de 9

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6 ÍNDICE índice iv índice de figuras vi índice de tablas viü Agradecimients x Resumen. Palabras clave. xi Abstract. Key wrds xiii Curriculum vitae del autr xv. Intrducción. Descripción del prblema clínic. Prpósit y alcance de la Tesis. Estructura de la memria y cntenid de ls capítuls 9. Entrn de trabaj. Pryects en cmún.. Esquema de pryect.. Situación dentr del prpi servici.. Aspects de la relación médics - enfermeras, médics - médics.. Pr qué la infrmatización es de ayuda en el terren clínic?.. Dispsitivs de cabecera.. Cmentaris. Mnitrización de pacientes critics 7.. Pr qué mnitrizar 7.. Qué mnitrizar.. Cada cuánt mnitrizar.. Cóm mnitrizar.. Límites de la mnitrización. Alarmas 7.. Limitacines de ls sistemas actuales.. Estrategias de diseñ de nuevas alarmas.. Algunas demandas de ls médics. Expltación de dats de pacientes.. La Histria Clínica en papel 7.. La Histria Clínica infrmatizada. Discusión. Mnitrización inteligente. Sistemas inteligentes.. Cncept de inteligencia. Sistemas experts.. Fundaments.. Diseñ.. Cncimient médic.. Deficiencias 9. Sistemas basads en redes neurnales.. Qué es una red neurna! artificial (RNA)?.. Qué pdems hacer cn una red neurnal y qué n?.. Cuántas clases de RNAs existen?.. Aplicacines de las redes neurnales en medicina. Mnitrización inteligente 9 iv

7 .. Clasificación de sistemas de mnitrización inteligente 9.. Revisión de alguns sistemas existentes ^ 7.. El sistema PATRICIA 7. Cmentaris. Material y métds. Prgrama de expltación de dats.. bjetiv.. Material y métds.. Diseñ.. Desarrll 9.. Fimcinamient 9. Sistema de alarma en pacientes cn ventilación mecánica.. Justificación.. bjetiv.. Limitacines impuestas pr el entrn clínic.. Diseñ: Adquisición de cncimient 7.. Diseñ: Cmimicación cn el usuari.. Diseñ: Tplgías empleadas 7..7 Diseñ: Selección de la arquitectura óptima.. Funcinamient. Verificación y validación.. Métds. Cnclusines. Resultads. Validación del sistema de alarmas.. Resultads para el módul (diagnóstic balance acid-base).. Resultads para el módul (diagnóstic fi-ecuencia cardiaca) 9.. Resultads para el módul (diagnóstic xigenación).. Resultads para el módul (diagnóstic presión sanguínea).. Resultads para el módul (diagnóstic resp. endógena).. Resultads para el módul (terapia de xigenación)..7 Resultads para el módul 7 (terapia ventilatria). Estudi cmparativ. Cnclusines, principales aprtacines y trabaj futur. Aprtacines de la Tesis 7.. Expltación de dats 7.. Sistema neurnal de alarmas. Líneas de investigacines futuras 9. Cnclusines 7. Referencias bibligráficas Apéndice A: Descripción del sistema de infrmación clínica Carevue 9 Apéndice B: Autrizacines y dats clínics utilizads para el entrenamient del sistema de alarma Apéndice C: Detalles del sistema de expltación de dats

8 ÍNDICE DE FIGURAS Figura.a Situación actual en muchs hspitales Figura.b Evlución natural de ls sistemas de dcumentación de las Unidades de Cuidads Intensivs Figura. Ejempl de Gráfica Diaria en papel 7 Figura. Crngrama de tareas de enfermería a l larg del día Figura. Ejempl de sistema de mnitrización crític Figura. Niveles de estudi usads en hipótesis médicas Figura. Ejempl de diagnóstic de ataque cardiac Figura. Entidades relevantes del sistema 'Instrumentación - Paciente' en la UCI 7 Figura. Interpretación semántica de valres numérics usand cntexts naturales7 Figura. Criteri general definid en PATRICIA para la interpretación simbólica de ls resultads de gasmetría de un paciente adult 7 Figura. Criteris particularizads usads pr PATRICIA para interpretar ls resultads gasmétrics de im paciente adults que presenta un cntext natural específic 77 Figura.7 Entidades relevantes de PATRICIA 7 Figura. La cnfiguración de Carevue es recgida a diari pr el prgrama de expltación de dats 9 Figura. Pantalla de selección de pacientes 9 Figura. Aspect general de la pantalla principal del prgrama de expltación 9 Figura. Ejempl de revisión de ntas del médic dentr del prgrama de expltación 9 Figura. Estadística de cnsum de fármacs pr paciente Figura. Grads de participación de ls usuaris de sistemas de alarma Figura.7 Tplgía de una red que ñie entrenada cn LVQ Figura. Figura.9 Pantalla de la aplicación CareVue cn mensaje enviad pr el sistema de alarma (fin de la persistencia de un dat) Pantalla de la aplicación CareVue cn mensaje enviad pr el sistema de alarma (terapias) Figura. Test de pares vs Pares de cmparación para Módul, cnjunt Prueba Figura. MDS para el Módul, cnjunt de prueba: kappa 7 Figura. Análisis cluster para el Módul, cnjunt de prueba: kappa 7 Figura. Medidas de Williams para el Módul, cnjunt de prueba 7 Figura. MDS para el Módul, cnjunt de prueba: kappa pnderada 9 Figura. MDS para el Módul, cnjunt de prueba: prprción de acuerd 9 Figura.7 Test de pares vs Pares de cmparación para Módul, cnjunt Prueba 9 Figura. MDS para el Módul, cnjunt de prueba: kappa pnderada Figura.9 MDS para el Módul, cnjunt de prueba: prprción de acuerd Figura. Test de pares vs Pares de cmparación para Módul, cnjunt Prueba Figura. Test de pares vs Pares de cmparación para Módul, cnjunt Prueba Figura. MDS para el Módul, cnjunt de prueba: kappa pnderada Figura. MDS para el Módul, cnjunt de prueba: prprción de acuerd VI

9 Figura. Análisis cluster para el Módul, cnjunt Prueba: prprción acuerd Figura. Análisis cluster para el Módul, cnjunt Prueba: prprción acuerd Figura. MDS para el Módul, cnjunt de prueba: kappa pnderada 7 Figura.7 MDS para el Módul, cnjunt de prueba: prprción de acuerd 7 Figura. Test de pares vs Pares de cmparación para Módul, cnjunt Prueba 7 Figura.9 Test de pares vs Pares de cmparación para Módul, cnjunt Prueba Figura. Análisis cluster para el Módul, cnjunt Prueba: prprción acuerd Figura. Análisis cluster para el Módul, cnjunt de prueba: kappa pnderada Figura. MDS para el Módul 7, cnjimt de prueba: kappa pnderada Figura. Análisis cluster para el Módul, cnjunt Prueba: prprción acuerd Figura. Test de pares vs Pares de cmparación para Módul, cnjimt Prueba Figura. Aspects de la calidad 7 Figura. Cicl de calidad 7 vil

10 ÍNDICE DE TABLAS Tabla. Tabla.. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla.7 Tabla. Tabla.9 Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla. Tabla.7 Tablas. Tablas. Tablas. Tablas. Tablas. Plan de Implantación de un sistema infnnátic en una Unidad de Cuidads Crítics Variables cmunes que pueden ser mnitrizadas usand dispsitivs cmerciales. Tareas de mnitrización encntradas en un entrn de cuidads crítics Trre IS del estándar Medical Infrmatin Bus Esfuerzs del Andver Wrking Grup relativs a cnseguir un frmat únic de transferencia de infrmación médica entre sistemas Alarmas validas para tds ls pacientes Ejempls de aplicacines que emplean redes neurnales artificiales Nmbres de tplgías basadas en aprendizaje supervisad Nmbres de tplgías basadas en aprendizaje n supervisad Prcentajes de acuerd ttales en tdas las categrías de PATRICIA Prcentajes de acuerd entre experts médics y PATRICIA Estructura de tablas prpuestas para el prgrama de expltación de dats 9 Tabla de valres máxim/mínim según patlgía del paciente Variables de entrada de la arquitectura neurnal prpuesta 7 Variables de salida de la arquitectura neurnal 7 Relación entre % y Lpm de Fi Fármacs crrespndientes a las categrías cnsideradas pr el sistema de alarmas Valres nrmales de parámetrs fisilógics cnsiderads pr el sistema Grups relacinads de diagnóstic Detalles de las histrias utilizadas en el entrenamient del sistema Frmat de ficher analizad pr el expert human en el estudi Mensajes mstrads pr el sistema neurnal de alarma Rangs derivads de la Puntuación APACHE II para mstrar alertas 7 Rutina MATLAB empleada para entrenar diferentes tplgías Resultads btenids para ls 7 móduls de la arquitectura neurnal prpuesta usand redes RBF Resultads btenids para ls 7 móduls de la arquitectura neurnal prpuesta usand redes Levenberg-Marquardt 9 Resultads btenids para ls 7 móduls de la arquitectura neurnal prpuesta usand redes LVQ Dats específics del estad actual del paciente (clumnas de ls fichers de entrenamient/prueba) empleads pr cada módul neurnal Interpretación de ls test kappa, kappa pnderada, prprción de acuerd, prprción de acuerd dentr de en el módul del sistema Interpretación de ls test kappa, kappa pnderada, prprción de acuerd, prprción de acuerd dentr de en el módul del sistema Interpretación de ls test kappa, kappa pnderada, prprción de acuerd, prprción de acuerd dentr de en el módul del sistema Interpretación de ls test kappa, kappa pnderada, prprción de acuerd, prprción de acuerd dentr de en el módul del sistema Interpretación de ls test kappa, kappa pnderada, prprción de acuerd, prprción de acuerd dentr de en el módul del sistema vm

11 Tablas. Interpretación de ls test kappa, kappa pnderada, prprción de acuerd, prprción de acuerd dentr de en el módul del sistema 9 Tablas.7 Interpretación de ls test kappa, kappa pnderada, prprción de acuerd, prprción de acuerd dentr de en el módul 7 del sistema Tabla. Ejempls cncrets de calidad asistencial en UCI 7 Tabla. Principales escalas de estratificación del riesg y predicción de la mrtalidad del paciente crític 7 Tabla. Puntuación APACHE E 77 IX

12 Agradecimients Cm decía Jesús Cid, "tda Tesis debería cnsistir en una página de cntribucines y de agradecimients". N pr nada, sin prque ésta es la sección más divertida de escribir. Y la mens aburrida de leer. Cmenzaré pr mis padres: su anim (y empuje, much empuje) tds ests añs, sin desfallecer, han permitid el fin de esta Tesis y, cm siempre, que y me sienta muy rgulls de ser hij suy. A la Dra. Ana María Díaz Lamas: A la que siempre le hiz gracia ser la "experta humana" de esta Tesis. Pr su amr (es mi amadísima espsa), sus hras de trabaj diagnsticand enferms y dejándme trabajar en esta Memria, y sus cnsejs, mi más eterna gratitud. (Mi amr l tienes desde que te cncí). A dn Femand. Td im hmbre a sus siete meses (alg más, cuand leas esta Memria). A mi herman, que ha arrimad el hmbr ests añs de Tesis y ha entretenid a mis amigs mientras y n estaba. A ls Jefes: quisiera mstrar mi agradecimient al Prfesr Francisc del Pz Guerrer pr haber ejercid de directr de esta Tesis. Siempre me ha brindad prtunidades únicas y pryects de investigación que me han enriquecid cm persna y cm prfesinal. Su tiemp, su esfuerz cm Jefaz del Grup de Biingeniería, su amistad y su ejempl serán siempre una referencia en mi carrera prfesinal. Y al Dr. Vicente Mret Bnill, pr haber depsitad su cnfianza en mí durante td este tiemp. Teng que agradecerle haber llegad a depsitar tanta, mucha más de la que un dctrand venid del Fr pdría esperar. Gracias también, Vicente, pr tu ejempl y experiencia en trs temas dctrales tan imprtantes cm la amistad, la gegrafía cngresíl eurpea y la gastrnmía gallega, cnsiderándme un más dentr de LIDIA. Tampc pued iniciar este trabaj sin antes demstrar mi gratitud a tda ls cmpañers de LIDIA (Labratri de Investigación y Desarrll en Inteligencia Artificial) de la Facultad de Infrmática de La Cruña, pr su permanente buen humr, inclus cuand llegan ls plazs de entrega y tras ch hras de trabaj. Y a mis cmpañers del Grup de Biingeniería de la Universidad de Madríd, pr la buena acgida que me dan cada vez que regres del "destierr". Vaya memria! Ds décimas partes de ests agradecimients van para las enfermeras y médics del Hspital Juan Canalej de La Cruña. Siempre pensé en ells al realizar este sistema. N es nada persnal... Me lvidaba de Hewlett Packard? N. Cm empresa me ha permitid ser un de ls que más cnce de Cuidads Intensivs de España, dejándme viajar much e interrgar a td médic que se pnía a tir sbre sus necesidades en sistemas de infrmación clínica. Ildefns Díaz e Ignaci López nunca me negarn ls recurss que mi carrera prfesinal necesitaba para el éxit y ell ha dad su frut en esta Tesis y numersas aplicacines que usan hy día ls intensivistas de varis Hspitales. Y le pr mis cmpañers. Fin. Querid lectr: después de pner y "despner" mans, pies y js a la bra durante varis añs; tras largas clas para cmprar pulp y pan (galleg, pr supuest), tras cncer (el trabaj diari de) enfermeras y médicas de varias UCIs y disfiitar realmente cn el resultad final de este libr, dej en sus mans paginas que pndrán a fimcinar más de una neurna. Señras, señres; curiss e investigadres: Pasen... y lean.

13 Resumen. Palabras clave Palabras clave: Alarmas inteligentes. Redes Neurnales Artificiales. Sistemas de infrmación clínica. Histria clínica infrmatizada. Unidad de Cuidads Intensivs. Entrn de cuidads crítics. Mnitrización. Bases de dats clínicas. Expltación de dats de paciente. Tplgía LVQ (Leaming Vectr Quantizatin). El camp de la medicina ha sid siempre im área de interés para la ingeniería. Y de tdas las Unidades hspitalarias, el entrn de cuidads crítics es un de ls más privilegiads en la clabración entre clínics e ingeniers pr tratarse del Servici más pimter dentr de un hspital. Ls últims avances en dispsitivs de cabecera para mónitrizar las variables fisilógicas de ls enferms y para administrar cuidads, medicación nutrición se encuentran aquí. Cuand se inicia un pryect de ingeniería en una Unidad de Cuidads Intensivs (UCI), se debe tener en cuenta que ls usuaris finales sn persnas, trabajadres cn presines de tiemp, recurss y pacientes inestables cuya vida está en sus mans. El nuev sistema será útil en la medida en que satisface ) unas necesidades cncretas - se suele pensar que tds ls hspitales tienen las mismas necesidades-, ) unas expectativas y ) unas priridades dentr del Servici. Si el ingenier n cuenta cn la clabración de persnas de la prpia Unidad para que su sistema respnda a esas tres exigencias, puede lvidarse del éxit de este pryect. Pr tant, el ingenier debe cncer el entrn dnde/para el que va a trabajar, y ls recurss que ya existen. Esta Tesis intenta explicar brevemente cóm es una UCI y algimas necesidades que puede reslver la ingenieria. Tras cmentar la imprtancia de la mnitrización de pacientes, el estad actual de las alarmas y de ls sistemas de ayuda a la decisión, se desarrllan las ds metas de la investigación: un sistema de alarmas rientad al destete del paciente y un sistema de expltación de dats que permite al médic revisar fácilmente histrias clínicas y hacer investigacines exprtand dats de paciente a prgramas estadístics u hjas de cálcul. Mnitrización es el prces de bservar y guiar el cmprtamient de un sistema hacia algún bjetiv predeterminad. A diferencia de sistemas creads pr el hmbre que sn perfectamente cncids, en un entrn clínic el "sistema" es el paciente y cncer su estad exige interpretar muchas variables fisilógicas pr métds invasivs n invasivs. Numerss dispsitivs ayudan a facilitar dats (que n infrmación) sbre el paciente: mnitres de cabecera, respiradres,... Actualmente se ha bservad que la cantidad de dats de mnitrización recibids pr un clínic de una UCI desbrda su capacidad de interpretación. Para que ls dats sean infrmación útil deben facilitar la decisión; de l cntrari sn ruid. Esta capacidad de integración de dats es un de ls bjetivs de la mnitrización inteligente. La mnitrización inteligente puede ser definida cm la utilización de metdlgías de la para realizar tareas de mnitrización que supnen un us intensiv de cncimient. En ingenieria se ha enfcad a asistir a ls peradres de sistemas cmplejs, interpretand y explicand el cmprtamient del sistema, y dand cnsej expert sbre psibles accines y sus cnsecuencias. En nuestr cas, se puede usar el términ "mnitrización inteligente del paciente" para describir la cmplejidad añadida pr el "sistema" a interpretar. XI

14 N se puede lvidar que un paciente de UCI requiere vigilancia intensiva. La escasez de recurss humans -n hay un médic y una enfermera pr enferm- y nuestras prpias limitacines -fatiga, sueñ, hambre,...-, requieren una ayuda durante la mnitrización. Las alarmas se encargan de avisar cuand se prduce una desviación de l que el clínic cnsidera aceptable en la nrmahdad. Dad que el médic utiliza dats demgráfics, de medicación, de variables fisilógicas interrelacinadas, en sus decisines se demanda que las alarmas integren infrmación desde fiíentes diversas. Frente a las alarmas que avisan cuand se supera un umbral de un únic parámetr, el sistema de alarmas inteligentes prpuest tiene un cncimient previ de ls dats de paciente que sn útiles en una decisión y muestra mensajes más elabrads que un umbral. En esta Tesis se cnsideran el mdel cgnitiv y el cnexinista para aprtar slucines. Finalmente, tds recncems la imprtancia de revisar nuestr trabaj a psteriri, para mantener l mejr y mejrar desde la experiencia. La investigación es una de las tareas más gratificantes para el persnal clínic. Muchas decisines requieren la revisión de infrmación sbre estancias pasadas de pacientes. Est n es nada fácil cuand la dcumentación está en papel. Si se quiere hacer una cmparación de algún aspect de la evlución de ls pacientes durante un mes ( en períds más largs), las mntañas de papeles suelen desmtivar al investigadr. La infrmática alivia la recgida de dats per sigue teniend lagunas en la expltación de dats guardads electrónicamente: en casi tds ls cass hay que ser un usuari avanzad en bases de dats y emplear bastante tiemp para diseñar cnsultas nuevas tablas de dats. N lvidems que cada vez más, ls familiares, gerentes y persnal ajen a la Unidad, demandan infrmes sbre la actividad del Servici sbre pacientes cncrets. Si ls dats sn fácilmente accesibles y manejables para dar la infrmación que se slicita, la burcracia quedará minimizada. Esta Tesis también ha hech la aprtación de mstrar y crear un sistema de expltación de dats que ayude en estas tareas que rban tiemp de atención al paciente. Xll

15 ABSTRACT. KEY WRDS Keywrds: Intelligent alarms, artificial neural netwrks, clinical infrmatin systems, cmputerized healthcare recrds, intensive care units, critical cre, mnitring, clinical databases, patient data mining, Leaming Vectr Quantizatin tplgy. Medicine has ever been an área f interest fr Engineering. And, frm all hspital units, the critical care envirmnent is ne f the mst imprtant in cllabratins between clinicians and engineers. The last advances in bedside devices t mnitr physilgical variables and give care, drugs r nutritin are made here. When an engineering prject is started in an Intensive Care Unit (ICU), yu have t cnsider that the final users are peple, wrkers under stress due t time pressure, resurces and inestable patients vv^hse life is in their hands. The new system will be useñil if meets ) real needs, ) expectatins, and ) pririties within the Unit. If the engineer has nt gt the cuabratin f chnicians frm the Unit t make his/her system answer these three requirements, s/he can frget the success f the prject. Henee, the engineer has t knw where and fr wh is wrking, and the existing facilities. This Thesis tries t briefly explain hw an ICU is and sme demands t be slved by engineering. After shwing the imprtance f mnitring, the state f the art in alarmas and decisión taking systems, the tw gals f the research are develped: an alarm system fcused t the patient weaning and a clinical data analysis system which allws the physicians t easily review clinical recrds and research by exprting patient data t statistical prgrams. Mnitring is the prcess f watch and guide the behaviur f a system twards a predefmed gal. therwise the systems created by the man which are perfectly knwn, at a clinical envirnment the "system" is the patient and knwing his state requires t interprétate lts f physilgical variables via invasive methds r nt invasive nes. A number f devices help t give data (nt infrmatin) abut the patient: bedside mnitrs, ventilatrs,... Nwadays the amunt f mnitring data received by an ICU clinician verlads him r her. T make data being useful infrmatin, it musí help t decide. If nt, it is nise. This integratin skill is ne f the aims f the intelligent mnitring. The intelligent mnitring can be defmed as the use f Artificial Intelligent methds t carry ut mnitring tasks demanding an intensive use f knwledge. We can nt frget that an ICU patient requires intensive survillance. The lack f human resurces -there is nt ne physician and ne nurse fr every patient- and the human limitatins - sleep, tireless, hunger - make need sme help during the mnitring. Alarms alert when a deviatin frm the acceptable r nrmal ranges happens. A physician uses demgraphic date, drug administratin, interrelated physilgical parameters fr his/her decisins and s alarms shuld intégrate infrmatin frm different surces. Beynd the alarms bipping when a limit is exceeded, the intelligent alarm system created has gt a previus knwledge abut the patient data useful fr a decisión and shws mre ellabrated messages. This Thesis cnsiders the cgnitive and cnnectinist mdels t give slutins. Finally, reviewing ur wrk a psteriri is nted t be imprtant t keep the best and imprve frm ur experience. Research is als ne f the gladest tasks fr clinicians. A xiii

16 number f decisins needs the revisión f recrds abut the past patient visits. This is nt easy when the dcumentatin is n paper. If a cmparisn f any aspect f the evlutin f sme patients during a mnth (r lnger perids) is thught, the huge atnunt f paper dcuments makes the task tedius. Cmputerized health-care recrds makes the data cllectin lighter but the data analysis still has prblems: in mst f the cases ene has t be an advanced datábase user and have time t design queries r knw data tables. Relatives, hspital managers and extemal staff demands mre and mre infrmatin abut the Unit activity r patient status. If data are easily accesible and prcessable t give the infrmatin demanded, this burcracy will be minimized. This Thesis shws and creates a patient data analysis system t help in these tasks which waste care time t the patient.

17 CURRICULUM VITAE Jrge Díaz Fernández nace en Madrid el de may de 9. Entre 9 y estudia en Ta ETSI de Telecmunicación de la Universidad Plitécnica de Madrid, finalizand cn el pryect titulad "Labratri de Señales Bimédicas", calificad cn Matrícula de Hnr. Desde a 7 trabaja en diverss pryects de investigación - BRITE 9 (-) e IMPRVE (-)- dentr del Grup de Biingeniería y Telemedicina de la ETSIT de Madrid y del LIDIA en la Facultad de Infrmática de La Crana. Trabaja para el Centr Tecnlógic de Madrid (-) y Hewlett Packard, división de medicina (- presente), centrand su labr prfesinal en sistemas de infrmación clínica para unidades de cuidads intensivs. Su interés pr este entrn de pacientes crítics mtivó sus esñierzs en investigación y esta Tesis. Ha publicad numerss artículs relacinads cn dcumentación clínica y expltación de dats en medicina intensiva, reanimación y quirófans. Participa cm investigadr en el pryect financiad pr el CICYT - Investigación de Apneas en Sueñ-. XV

18 CAPÍTUL INTRDUCCIÓN. DESCRIPCIÓN DEL PRBLEMA CLÍNIC. PRPÓSIT Y ALCANCE DE LA TESIS. ESTRUCTURA DE LA MEMRIA Y CNTENID DE LS CAPÍTULS

19 ALARMAS INTELIGENTES EN UNIDADES DE CUIDADS INTENSIVS BASADAS EN REDES NEURNALES

20 INTRDUCCIÓN. INTRDUCCIÓN.. DESCRIPCIÓN DEL PRBLEMA CLÍNIC r LEY DEL ESCRITR DE TESIS: A tds dices que sí, per n les dices cuand. A mí me dijiste así, pr es viv penand. N descansaré hasta encntrar la verdad El términ "incidente crític" [Teres 9] se ha definid cm un cntratiemp que pud haber cnducid (si n se descubre a tiemp) cnduce a im resultad indeseable, que abarca desde im aument de la duración de estancia en el hspital, discapacidad tempral permanente, hasta la muerte. El análisis de ls incidentes crítics revela que la mayría de ells se pueden prevenir y que sn causads pr errr human ([Payne 9], [Giraud 9], [Kari ]). Un medi de detectar el deterir prematur peligrs, cn fiabilidad y exactitud es la mnitrización de paciente mediante vigilancia cntinua. Intuitivamente, la mnitrización de pacientes, cn sin ayuda de dispsitivs mecánics, eléctrics neumátics, mejra la seguridad del paciente mediante prevención, supniend que ls aparats funcinen crrectamente. En añs recientes han surgid nuevs prcedimients diagnóstics y avances en la tecnlgía de mnitrización, en frma de dispsitivs que permiten al clínic mnitrizar pacientes ampliamente. A su favr, ls estudis sugieren que una cmbinación de dispsitivs de mnitrización puede, realmente, prevenir gran númer de desgracias (y de pleits). Pr el cntrari, las técnicas de mnitrización mismas pueden supner im peligr al paciente dar al clínic una falsa sensación de seguridad, y muchas tienen un cste imprtante. Aunque la mayría de ls percances crítics han sid bien descrits en ls infrmes de ls cass y en la literatura, ls cntratiemps cntinúan curriend. Sspechams que un scur interfase hmbre/máquina del instrumental de mnitrización y la falta de inteligencia interna para ayudar al clínic, han cntribuid a est. Per hay trs factres que influyen. La mnitrización requiere del bservadr (el clínic) im nivel de atención particularmente alt (vigilancia). Ya que gran númer de las cmplicacines ([Giraud 9]) se deben a deficiencias en la vigilancia, ls dispsitivs de mnitrización deben prprcinar un respald adecuad al clínic que está demasiad cupad realizand tras tareas. Hay tr aspect a cnsiderar (y al que esta Memria dedicará parte de su tinta). Desde el creciente númer de mnitres usads durante la práctica clínica, surge un nuev enemig: la sbrecarga de infrmación que llega cuand el clínic n puede retener tds ls dats que le bmbardean desde ls mnitres, cn la llegada de la dcimientación clínica infrmatizada, desde la Histria Clínica Electrónica. Se necesita una clasificación de la infrmación, selección de ls dats que realmente atañen al prblema, y alarmas/mensajes que ayuden a slucinar el prblema. En xma palabra, hay que rentabilizar la infrmación.

21 ALARMAS INTELIGENTES EN UNIDADES DE CUIDADS INTENSIVS BASADAS EN REDES NEURNALES En medicina intensiva, cm en trs camps, una alarma es un avis de un peligr existente inminente. La alarma suele ser simple, atrayente y snra. Se establece meramente im límite alrededr de xma variable, y cuand ests límites de alarma se exceden, una señal audible visual se dispara. Sin embarg, la realidad clínica es que las alarmas actuales a menud mlestan más que ayudan al persnal médic, cm revela la frecuencia cn que las alarmas sn descnectadas e ignradas pr ls clínics. Para que una alarma sea eñcaz, debe cumplirse el requisit básic de que el aparat de mnitrización prprcine dats crrects, exacts y fiables. También, las alarmas suenan a mesnud pr un artefact pr límites de alarma inaprpiads, cuand n hay peligr para el paciente. tras dificultades incluyen la n especificidad de la alarma y, cn la prliferación de variables mnitrizadas, la búsqueda entre muchas psibles causas de alarma. Cn el aument de falsas alarmas, el excesiv númer de "mensajes" de alarma puede deterirar la calidad del cuidad del paciente prque alejan del paciente la atención del clínic. La necesidad de alarmas "más listas" en el entrn de la medicina intensiva, cm sn ls llamads sistemas de mnitrización inteligente, mtiva la realización de esta tesis, ya que las alarmas deben ser im cmplement al clínic, mstrand la evlución del paciente y anticipand psibles alteracines de la estabilidad... PRPÓSIT Y ALCANCE DE LA TESIS El entendimient es cm el paracaidas: debe estar abiert para que funcine En esta tesis se pretende desarrllar un sistema que rganice la infrmación glbal de im sistema de dcumentación clínica de unidades de cuidads intensivs (UCIs), genere mensajes rientads a ayudar al clínic a detectar cambis en el estad del paciente y, finalmente, sugiera un diagnóstic de referencia. Al respect, un análisis del prces de tma de decisines clínicas y de diagnóstic durante gran númer de cmplicacines imprtantes en pacientes smetids a ventilación mecánica justifica el desarrll de alarmas más inteligentes para prevenir que emperen situacines cn un riesg ptencial. La idea inicial es descmpner un prblema - dar un diagnóstic glbal de im paciente asistid cn ventilación mecánica- en prblemas más cncrets, analizads pr separad, de cuy análisis se puede derivar la slución del prblema ttal. A esta segmentación la denminarems identificación de clases. Cm hipótesis, supndrems que cada prblema cncret -hemdinámica, respiratri, gasmetría,...- requiere una serie de variables del enferm analizadas pr el médic, subcnjunt de tds ls parámetrs registrads en la Histria Clínica. Cada subcnjimt permite determinar una cnclusión (pr ejempl, un vectr dad del subcnjimt SI es interpretad pr el médic cm "Hipxemia severa"). El análisis de las etiquetas que se asigna a cada subcnjunt prblema facilita tras decisines (en nuestr cas, terapias a partir de ls diagnóstics). Esta Tesis pretende simular el cmprtamient del clínic en la reslución de subprblemas utilizand redes neurnales artificiales. Las redes neurnales artificiales sn algritms hardware que aprenden de la revisión cíclica de muchs cass de estudi, llegand a generalizar cass que n han sid vists previamente.

22 INTRDUCCIÓN En la tesis descubrims que el primer bstácul a salvar es alimentar las alannas neurnales cn cass clínics reales. El estad actual del enfenn se cnce de la bservación del paciente de sistemas que recgen variables vitales del enfenn: mnitr de cabecera, respiradr, analíticas de labratri,... Per tdavía hy día, las alarmas se basan en un sl parámetr, en la relación de uns pcs valres btenids pr el dispsitiv de cabecera. Les falta cncer el entrn exterir, pr ejempl, ls fármacs que se acaban de administrar al enfenn y que prvcan ima "anrmalidad" prevista. La creación de las alarmas ns cnduce' a im prblema de adquisición de dats de múltiples fuentes y a la interpretación de esas fuentes. Sin embarg, en las UCIs tradicinales, que sn la mayría de las que existen en España, ls dats del paciente se recgen en papel, en muchs papeles (hasta dcuments distints, entre vlantes, frmularis e infrmes), cn ima frecuencia limitada al grad de cupación de enfermería y a las órdenes del médic. Es impsible transcribir de nuev a im prgrama de rdenadr tds ls dats en papel de la histria clínica del paciente (la figura. muestra una gráfica diaria de UCI). Al principi se intentó retranscribir desde las gráficas de varis pacientes las variables seleccinadas cm entradas de las redes neurnales, per se desistió: quién transcribiría ls dats del paciente al sistema neurnal de alarmas en el futur? ^ Pr suerte para el autr, algunas Unidades de crítics ya dispnen de un sistema de dcumentación clínica en rdenadr, que recge ls parámetrs del enfenn en xm fnnat unifrme, legible y exprtable. En una palabra, la dcumentación clínica está infrmatizada. Es n significa que sea fácilmente utilizada: la mayría de ls sistemas cmerciales permite revisar las gráficas a psteriri en la pantalla del rdenadr exprtar tablas, per aún queda la labr de pst-prcesar esas tablas, tarea que sigue recayend en el persnal clínic. Ls médics y el persnal de enfermería saben cuidar pacientes; invierten much tiemp en actualizar sus cncimients de -medicina y de ampliarls mediante investigacines. Es les deja muy pcs mments para manejar cn sltura la infrmática. Ya que han aceptad entrar en el jueg de emplear rdenadres en su labr diaria, slicitan a cambi que sean una herramienta fácil de usar (y si su us les lleva más tiemp que hacerl en papel, usarán papel). Pr tant, ya que durante la Tesis se hiz un análisis de la estructura interna de im sistema de infrmación clínica (CIS) y se creó im repsitri "infinit" de dats de paciente, pr qué n crear un prgrama que permitiera representar ls dats en el mism frmat al que usan en la Unidad y realizar cnsultas intuitivas, cuy resultad pueda ser cpiad a una hja de cálcul muy cncida, cm es Excel? El Este ejempl muestra l encmiable que es la retranscripción manual de unas cuantas variables de varis pacientes para hacer un estudi médic pr l tedis de buscar alg en carpetas repletas de dcumentación de paciente e interpretar la letra de tantas persnas. Sin embarg n es utópic. El Hspital Insular de Las Palmas ha cnseguid la clabración de td el cuadr clínic: tds rellenan a diari ls dats que se precisan en unas fichas específicas y un administrativ transcribe lasfichas "ad-hc" a una base de dats. Est les permite realizar gran númer de estudis y cmunicacines. Inclus este métd ha evlucinad, cm pretende esta Tesis.

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