Adimen konputazionala, osasun-larrialdien kudeaketa hobetzeko

Ospitaleek eta osasun-arloko gainerako zentroek datu-base asko izaten dituzte, artatzen dituzten pazienteen aldagai fisiologiko ugariren erregistro guztiak jasotzen dituztenak. Datu horiek prozesatu eta aztertuta, osasun-langileek aurrea har dezakete, eta bilakaerarik okerrena izateko arriskua duten pazienteak detekta ditzakete. Asier Garmendia UPV/EHUko Adimen Konputazionaleko taldeko ikertzaileak adimen konputazionalean oinarritutako sistema bat garatu du, helburu horrekin.

Egindako ikerketan eta sistemarako algoritmoak garatzean, Txileko Santiagoko bi ospitaletako datu-baseak erabili zituen. Azterketa honetarako hautatutako datu-baseetako bat arnasketa-arazoengatik zainketa intentsiboetarako unitateetan ospitaleratuta egon diren paziente pediatrikoei dagokie, eta, bestea, berriz, larrialdi-zerbitzuetan izan eta alta jaso dutenetik zenbait egunetara itzuli eta ospitaleratutako pazienteei. Bi datu-base horiek "Txileko Santiagori eta halako hiri handiei lotutako osasun-arazorik handienetakoak jasotzen dituzte: poluzioak eragindako arnas gaixotasunak eta arreta medikoaren bila joaten diren pazienteen arreta eta zaintzaren kudeaketa", esan du Garmendiak.

Garaiz detektatuta, arreta hobea

Lehen kasuan, ospitaleratuta dagoen bitartean pazienteari denbora-tarte jakin batzuetan hartzen zaizkion aldagaien erregistroak erabiliz, pazienteak larritasunaren arabera sailkatzen dituen aldagaia, triaje-maila, neurtutako gainerako aldagaietatik abiatuta zehaztea zen helburua (tenperatura, oxigeno-asetasuna, arnasketa-maiztasuna, etab.). "Adimen konputazionaleko algoritmoen bidez, triajea nola egin behar litzatekeen aurresaten saiatzen gara", adierazi du ikertzaileak. Sistema horren azken helburua da "pazienteak automatikoki monitorizatzea, eta alarma bat martxan jartzea triajeak okerrera egiten duen bakoitzean". Ikerketa honek erakutsi du, halaber, arnasketa-maiztasuna dela triaje-maila ondoena aurresaten duen aldagaia. "Bitxia da, medikuek esaten baitute beren ustez triajea ondoena aurresaten duen aldagaia odoleko oxigeno-asetasuna dela", gehitu du.

Bigarren kasuan, larrialdi-zerbitzura joaten diren pazienteekin zer egin behar litzatekeen zehazten saiatu dira, hau da, paziente horiei alta eman edo ospitaleratu egin behar liratekeen. "Alde horretatik, arazoa da lehen kontsultan alta ematen zaien pazienteetako batzuk larrialdi-zerbitzura itzultzen direla egun batzuk geroago, eta, orduan, ospitaleratu egiten direla. Hiru eta zazpi egun arteko denbora-tartean kontsultara itzultzen diren pediatriako pazienteen % 14, gutxi gorabehera, ospitaleratu egiten dira. Paziente helduen kasuan, hirutik bat ospitaleratzen da", azaldu du Garmendiak.

"Arazo hori konpontzen duen sistema bat izanez gero, pazienteei arreta hobea emango litzaieke, noski, baina, horrez gainera, aurrezpen ekonomiko handia ekarriko luke. Alde batetik, osasun-zerbitzuen baliabideak hobeto kudeatuko lirateke, eta, bestetik, gaur egun aseguruekin izaten den gorabehera bat saihestuko litzateke: aseguruak ez dira halako kasuetako ospitaleratzeen gastuen kargu egiten, lehen kontsultan alta ematea ospitaleko arduragabekeria dela ulertzen baitute", gehitu du. Helburu horrekin garatutako algoritmoek % 60ko zehaztasun-maila eman zuten, hau da, "gure sistema gai izan zen itxura batean berehala ospitaleratu beharrik ez zuten hamar pazientetik seien larritasuna detektatzeko".

Hori guztia aurresateko garatutako sistemak "zabaldu egin daitezke, eta edozein herrialdetako edozein ospitaletan aplikatu", adierazi du Garmendiak. Hori bai, lehenik eta behin "sistemaren diseinuan lanean jarraitu behar da, datu-kopurua handitu, eta egin beharreko doikuntzak egin", amaitu du.

Informazio osagarria

Asier Garmendia Mujikak (Lazkao, 1969) UPV/EHUko Informatika Fakultateko Konputazio Zientzia eta Adimen Artifiziala Saileko Adimen Konputazionaleko taldean gauzatutako tesiaren barruan egin da ikerketa hau. Contributions from computational intelligence to healthcare data processing (Adimen konputazionala osasun-alorreko datu-baseen prozesamendurako) izenburua du tesiak, eta Manuel Graña Romay taldeko ikertzaile nagusiak zuzendu du. Halaber, Txileko Unibertsitateko CEINE ikerketa-taldearen lankidetza izan du; handik eskuratu dira sistema garatzeko datuak.