La IA reduce drásticamente los riesgos de la extubación en pacientes con ventilación artificial

La respiración es vida. Cuando falla por una enfermedad o trauma, un ventilador mecánico es una necesidad para mantener con vida al paciente. Uno de los grandes desafíos es retirar ese dispositivo en el momento correcto. Decidirlo no es simple; se estima que un 20% de los pacientes extubados deben ser reintubados, lo que aumenta los riesgos de infección. Para una extubación responsable se deben considerar factores como la capacidad para toser y la función del diafragma. Cada paciente debe cumplir condiciones específicas de oxigenación y volumen respiratorio antes de una prueba de respiración espontánea. Tanta información puede ser abrumadora y llevar a un retiro fallido. Por ello, investigadores desarrollaron un modelo de inteligencia artificial que analiza datos de la prueba de respiración, la tos y el diafragma. Se utilizaron datos de 367 pacientes. Los modelos supervisados, donde se le indica al sistema qué extubaciones fueron exitosas, tuvieron mayor precisión. Los árboles de decisiones ofrecieron el mejor rendimiento. El modelo logró una predicción correcta del 95%, reduciendo la posibilidad de error del 20% al 5%. El siguiente paso es desarrollar una aplicación para validar estos modelos en otros grupos de pacientes, lo que ayudaría a decidir con éxito cuándo retirar el tubo para que los pacientes vuelvan a respirar y vivir.