8/10/2010

Señales biomédicas de pacientes en Unidades de Cuidados Intensivos

Aportes de la ingeniería a favor de la salud


Javier Chaparro Ph.D.
Profesor: Javier Chaparro Ph.D.
Grupo de Investigación Bioeci
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Hasta un 25% de los pacientes que se extuban, especialmente mayores de edad, requieren reintubación, lo cual no favorece los procesos de recuperación de quienes buscan superar la fase de ventilación asistida.

El objetivo de este trabajo es tomar señales respiratorias y crear un modelo, para que los médicos puedan alimentar ciertas variables y tener información más sólida que les ayude a decidir en qué momento es viable la extubación.

Confiabilidad: tasas de aciertos cercanas al 88% y alta sensibilidad y especificidad.
Agosto 9 de 2010: La ventilación mecánica es un procedimiento clínico utilizado en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) que substituye la fase de ventilación pulmonar durante la respiración espontánea. Su aplicación requiere la utilización de un ventilador mecánico que controla el flujo de aire que ingresa a los pulmones, de acuerdo con diferentes métodos ventilatorios.

Cuando se supera la etiología o causa que generó la instauración de la ventilación mecánica, se inicia un proceso de extubación. Este proceso requiere información confiable del paciente que sirva para orientar al personal médico sobre el momento adecuado de iniciarlo, tendiente a evitar posibles fallos que puedan llevar a una reintubación y, por consiguiente, a complicaciones en la salud del paciente.

Qué se hizo

Proyecto de investigación relacionado con Procesamiento de señales respiratorias de pacientes asistidos mediante ventilación mecánica.

Vale la pena tener en cuenta que en los procesos de diagnóstico y en otros de aplicación particular –como la retirada del ventilador mecánico– es necesario adquirir y procesar señales multidimensionales que permitan caracterizar la dinámica de los sistemas biológicos en estudio, con la mejor confiabilidad.

Como también, que en el procesamiento de señales unidimensionales de origen biológico se aplica un conjunto de técnicas de procesamiento lineal y no lineal, que utilizado adecuadamente permite establecer información de los sistemas biológicos.

En el estudio de los pacientes en UCI se utilizaron señales de flujo respiratorio, a partir de las cuales se elaboraron las series: tiempo de inspiración, tiempo de espiración, duración del ciclo respiratorio, volumen tidal, fracción inspiratoria e índice de respiración superficial. Para la elaboración de las estas series se desarrolló y validó un algoritmo de marcación de los ciclos respiratorios basado en la energía de la señal de flujo. Posteriormente, se aplicó un procesamiento con técnicas de tipo estadístico, frecuencial, autocorrelación, modelos matemáticos y entropía.

Lo anterior, para decir que se contó con un total de 153 señales de pacientes en proceso de retirada del ventilador mecánico, de tal manera que después de realizar el protocolo de extubación y según sus resultados se clasificaron en los grupos de éxito y fracaso en la extubación, de acuerdo con el criterio médico.

Resultados y proyección

Independiente de las técnicas, los pacientes con éxito en el proceso de extubación presentaron una mayor variabilidad, siendo el ‘tiempo de espiración’ la que mostró diferencias estadísticamente significativas entre los dos grupos de señales (éxito y fracaso en la extubación).

Aprovechando este hecho y sumando otras variables clínicas originadas en procesamiento se desarrollaron funciones de clasificación usando métodos de regresión logística, análisis discriminante y máquinas de soporte vectorial. De este modo, los resultados permitieron clasificar nuevos pacientes candidatos a iniciar la extubación, con tasas de aciertos cercanas al 88 por ciento y alta sensibilidad y especificidad.

Actualmente se prueban nuevas funciones de clasificación utilizando como señal la energía del flujo respiratorio y otro resultado interesante de este trabajo es el desarrollo de tres programas que permiten elaborar automáticamente las series, aplicar las técnicas de procesamiento y utilizar las funciones de clasificación; como proyecto inmediato se pretende integrarlos en uno solo que pueda ser utilizado a través de Internet.

Otra alternativa adicional a la de procesar las señales que proceden de los sistemas biológicos es utilizar modelos matemáticos desarrollados experimentalmente a partir de las señales que se pueden registrar del sistema y permitan establecer en sus características su estado actual y posible comportamiento ante otras señales de entrada. Actualmente se trabaja en la búsqueda de modelos matemáticos del sistema respiratorio de pacientes con soporte ventilatorio que permitan predecir los resultados de la extubación; este trabajo se hace para los protocolos de presión soporte ventilatorio y prueba de tubo en T.

Quiénes hacen posible este trabajo
El área del conocimiento relacionada con la aplicación de procesos de ingeniería en medicina, que da origen a la ingeniería biomédica, ha venido ganando su propio espacio en virtud del amplio espectro de aplicaciones que se pueden desarrollar y sirven de soporte a procesos clínicos y hospitalarios.

La dinámica que tienen actualmente las tecnologías en electrónica, mecánica y sistemas principalmente, apoyadas por nuevas herramientas de diseño, ha facilitado la incorporación de nuevos dispositivos biomédicos a los procesos de diagnóstico, tratamiento y rehabilitación de pacientes.

En la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito se promueve esta área desde la Decanatura de Ingeniería Electrónica y en particular desde el Grupo de Investigación en Ingeniería Biomédica Bioeci; en este grupo se impulsa la investigación en cuatro líneas: robótica médica, imágenes médicas, instrumentación médica y procesamiento de señales biomédicas. En esta última línea se desarrolla actualmente este proyecto de investigación.

Fuente: CLAUDIA JAZMÍN FLECHAS GARZÓN
Oficina de Prensa
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
PBX. 6683600 Ext. 160.
Cel. 3107697025 - 3182822463

No hay comentarios:

Publicar un comentario

LinkWithin

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...

Registros

Visitas al sitio bersoa.com De momento a esta pág: