Caso de éxito
La infección del lugar quirúrgico es un importante problema de salud que puede aparecer tras una cirugía. Dicha infección puede tener consecuencias importantes para el paciente y costosas para la organización. Tradicionalmente los sistemas de vigilancia se han basado en la revisión manual de la historia clínica en busca de evidencias de la presencia de una infección quirúrgica entre los 30 y 90 días tras la cirugía. Dicha labor lleva una elevada carga de trabajo, sin embargo, la información que aporta es esencial para conocer la incidencia de infección del lugar quirúrgico y establecer medidas que la prevengan.
Se ha desarrollado un modelo capaz de identificar a los pacientes con infección en el lugar quirúrgico en pacientes sometidos a procedimientos quirúrgicos de cirugía de recto, colon, prótesis de rodilla, prótesis de cadera, bypass coronario y prótesis valvulares. Mediante una minería de datos se recopilaron de la historia clínica valores clínicos, microbiológicos y de seguimiento postoperatorio y posteriormente se emplearon técnicas de Machine Learning para entrenar y validar el modelo. Los resultados de desempeño del modelo son muy satisfactorios.
Con esta solución se ha mejorado la eficiencia diagnóstica de la infección del lugar quirúrgico y además también se ha optimizado la carga de trabajo en los servicios médicos que realizan la vigilancia de forma muy significativa.
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