Un hombre con antecedentes de arritmia cardíaca ingresa en una sala de emergencias en Virginia, con síntomas de dolor en el pecho y latidos cardíacos irregulares. Según factores como la edad, la frecuencia respiratoria, presión arterial, y recuento de plaquetas, los médicos pueden determinar la probabilidad de que sobreviva en cuidados intensivos. Lo hacen con la ayuda de una puntuación de gravedad de la enfermedad de la unidad de cuidados intensivos (UCI), el más común de los cuales es el sistema APACHE. APACHE (Evaluación de la salud crónica y fisiología aguda) se diseñó originalmente a principios de la década de 1980 como una herramienta para predecir, luego presentando el riesgo de mortalidad por cuidados intensivos en un formato simplificado.

Con los signos vitales y los niveles séricos controlados, se estima que el hombre tiene un riesgo del 7 por ciento, sugiriendo una probabilidad relativamente baja de morir durante su estancia en la UCI. El hospital utilizará esta puntuación para evaluar posteriormente su propio desempeño, y comparar los resultados de pacientes similares con los de otros hospitales.

Sin embargo, si el paciente era australiano y lo habían llevado a una unidad de cuidados intensivos en Perth, la puntuación APACHE centrada en EE. UU. podría haber resultado menos útil, con sus posibilidades de sobrevivir un asunto más complejo, dice Jesse Raffa, un científico investigador en el Instituto de Ingeniería y Ciencia Médica (IMES) y desarrollador líder de un nuevo sistema de puntuación conocido como el Puntaje Global de Severidad de Enfermedad de Código Abierto, o GOSSIS.

"Sería difícil decir si un modelo desarrollado en pacientes estadounidenses es relevante para ese paciente en Australia, "Dice Raffa." Lo que estamos tratando de hacer es llegar a algo más apropiado a nivel internacional ".

Con GOSSIS, Raffa y un grupo de colaboradores buscan recopilar e incorporar datos hospitalarios de una variedad de países, creando así una puntuación de gravedad de la enfermedad de la UCI verdaderamente universal que se utilizará en una variedad de entornos. Raff y el grupo - co-investigadores Alistair Johnson, Tom Pollard, David Pilcher, y Omar Badawi, asesorado por el científico investigador principal Leo Anthony Celi y parte del Laboratorio de Fisiología Computacional, dirigido por el profesor Roger Mark en IMES, que junto con los hospitales participantes se denominan colectivamente Consorcio GOSSIS, también tiene como objetivo proporcionar un sistema mejor calibrado que los modelos anteriores. La financiación inicial para GOSSIS fue proporcionada por Philips Healthcare y los Institutos Nacionales de Salud.

"El uso principal de APACHE es que los hospitales controlen su desempeño, ", Dice Raffa." Y la calibración es importante para la evaluación comparativa, o comparar las estadísticas de supervivencia con las de otros hospitales, y luego evaluar el desempeño relativo ".

Si bien los hospitales generalmente tienen una idea de sus propias tasas de mortalidad de pacientes, Raffa dice, A menudo faltan modelos de predicción bien calibrados, dificultando la comparación con sus compañeros. "Cuando tiene un enfoque sistemático, un algoritmo validado, esto conduce a una evaluación comparativa más precisa de su centro".

Casi 45 hospitales de EE. UU. Actualmente aportan datos a APACHE IV, una versión reciente de APACHE. A diferencia de, a principios de 2019, Existen conjuntos de datos listos para GOSSIS para unidades de cuidados críticos en Argentina, Australia, Nueva Zelanda, Bangladesh, India, Nepal, Sri Lanka, Brasil, y 205 hospitales estadounidenses. Combinado con los miembros del consorcio internacional, el sistema GOSSIS proporcionará datos de un total de más de 1, 000 instalaciones médicas.

Un beneficio adicional propuesto de GOSSIS:su rentabilidad. A diferencia de los costosos puntajes APACHE, a menudo difíciles de obtener para hospitales con menos recursos y que no pueden considerarse completamente análogos a los informes de otros países, Se puede acceder a GOSSIS, así como añadido a, gratis, una bendición potencial para el sistema, como con una participación mayor y más activa, el algoritmo en sí tiene la oportunidad única de actualizarse periódicamente, y mejorado.

"GOSSIS es una iniciativa importante por numerosas razones, "dice Celi." Lo más importante es su naturaleza de código abierto, lo que permite una evaluación y recalibración continua del algoritmo. Esto es difícil con los sistemas de puntuación patentados y normalmente iría acompañado de que los proveedores cobren más por estos servicios. La segunda razón es la participación de un número mucho mayor de países que tradicionalmente quedan fuera del desarrollo de tales puntajes. Al hacer que estos países contribuyan con datos para entrenar el algoritmo, es más probable que el algoritmo funcione bien en su población ".

Aunque GOSSIS estará disponible para cualquier hospital que busque acceso, los investigadores fomentan tantas unidades de cuidados intensivos como sea posible, en todo el mundo, para subir sus datos.

"Al contribuir con sus propios datos de cuidados intensivos, Los hospitales se aseguran de que estén bien representados en el algoritmo. A menudo, los hospitales recopilan todos o parte de estos elementos de datos de todos modos, especialmente si utilizan algún otro sistema de puntuación, "Dice Raffa.

Agrega que la homogeneidad no será un requisito previo para cargar datos. "Reconocemos que no todo el mundo tendrá datos perfectos, y elegimos el enfoque que usamos teniendo esto en cuenta ".

Badawi, jefe de ciencia de datos de salud e inteligencia artificial en Philips Patient Care Analytics, tiene la esperanza de que el sistema tenga un impacto importante. "En 10 años, imaginamos un gran consorcio de datos aportados desde todas las regiones del mundo, lo que permitiría que una variedad de modelos de riesgo de código abierto estuvieran disponibles en todos los países ".

En sus etapas iniciales de adopción, GOSSIS ya está recibiendo una amplia atención de la comunidad médica. El 19 de febrero Raffa y sus colegas recibieron la Medalla de Plata por su trabajo por parte de la Sociedad de Medicina de Cuidados Intensivos en San Diego. Reflexionando sobre el premio, Raffa dice que fue un honor especialmente como científico de datos, ser reconocido por una organización de profesionales médicos.

"Tener al equipo reconocido con este premio es un honor, y creo que ilustra bien que la ciencia de datos particularmente cuando se hace en colaboración con los médicos, tendrá un papel importante en el futuro de la investigación clínica, "Dice Raffa.

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un sitio popular que cubre noticias sobre la investigación del MIT, innovación y docencia.