La inteligencia artificial puede medir mejor la dosis de anestesia

En una nueva e interesante ubicación en la intersección de la medicina y la inteligencia artificial, un equipo de investigación del MIT, en colaboración con el Hospital General de Massachusetts, demostró un mecanismo de aprendizaje automático que puede determinar la dosis de anestésico para una operación.

Gracias al sistema, que fue definido como "simple" por sus creadores en el momento del alta, es posible evaluar el grado de coma después de tomar la medicación en base a algunos indicadores físicos.

Obtenga una dosis precisa de anestesia con inteligencia artificial

Las drogas son un mundo complejo. Hay varias fórmulas, demostraciones y efectos que se pueden aplicar a un número ilimitado de situaciones específicas.

El éxito de la operación depende, entre otras cosas, de la correcta administración de estas sustancias, ya que esto incide en el grado de inconsciencia del paciente y en la relajación de determinados parámetros (como la frecuencia cardíaca o la frecuencia respiratoria).

El mecanismo propuesto por el MIT podría generar algoritmos basados ​​en el tipo de anestésico utilizado para evaluar los efectos de su administración en pacientes con alta precisión y confiabilidad en función de su actividad cerebral.

Este nuevo recurso aliviará la gran presión sobre quienes trabajan en anestesiología, ya que las métricas que se utilizan comúnmente para evaluar estos efectos suelen ser superficiales e indirectas.

Con el advenimiento de la inteligencia artificial, el nuevo algoritmo brinda a los anestesiólogos la capacidad de mantener los efectos de los medicamentos dentro de los niveles esperados, facilitar la administración oportuna y eficaz y reducir la probabilidad de convulsiones o delirios posoperatorios.

El primer estudio de este estudio comenzó en 2013 y 10 voluntarios sanos de 20 años o más fueron anestesiados con el propofol genérico. La administración de la droga está controlada por una computadora. Dependiendo de la respuesta del voluntario a una simple indicación, la dosis se incrementa metódicamente y tiene que reaccionar hasta que ya no pueda hacerlo. Más tarde, cuando recuperaron el conocimiento después de la dosis reducida, recuperaron su capacidad de reacción. Luego, el estudio se amplió para incluir a 27 pacientes quirúrgicos de la vida real tratados con el mismo anestésico, y luego el estudio se amplió para incluir a 17 pacientes de la vida real como muestras que utilizan otra sustancia de la misma categoría, el sevoflurano.

Los sensores asociados con estos experimentos se miden utilizando electrodos de EEG, que se utilizan para registrar los ritmos nerviosos que reflejan la actividad cerebral del paciente, con el fin de controlar la actividad cerebral y la inconsciencia en tiempo real.

En una conclusión destacada por el autor, alguien notó que hubo un caso donde el algoritmo fue capaz de detectar una disminución en la inconsciencia del paciente unos minutos antes que el propio asistente del anestesiólogo, lo que significa que podría ser utilizado en un procedimiento quirúrgico real y dar una advertencia oportuna.

Si bien investigaciones previas han demostrado la columna vertebral de esta iniciativa, el contenido propuesto por el MIT es el primer ejemplo de este mecanismo que puede distinguir y adaptarse a diferentes tipos de fármacos, pudiendo seguir adaptándose a cada uno de ellos en el futuro. La edad del paciente.

El algoritmo obtenido en este trabajo no requiere grandes cálculos. El autor señala que en aproximadamente 2 segundos de análisis de datos, estos algoritmos pueden predecir con precisión el nivel de conciencia de una persona en menos de una décima de segundo y solo funcionan en una computadora MacBook Pro estándar.

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