Epimed Monitor: la plataforma de inteligencia clínica que viabiliza la IA en la salud
Epimed Monitor: la plataforma de inteligencia clínica que viabiliza la IA en la salud
A lo largo de los artículos anteriores publicados en esta serie, abordamos los pilares que consideramos fundamentales para que la Inteligencia Artificial se aplique en instituciones y por profesionales de la salud de forma segura, relevante y con un impacto real en la práctica clínica.
Base de datos estructurada con curaduría clínica
Vimos que el registro de datos sin estandarización, que depende del flujo de trabajo de cada servicio y, principalmente, sin una definición respaldada por la validación científica, solo genera volumen. Los algoritmos de IA entrenados en estas bases tienden a aprender el patrón del registro y no los patrones de la historia clínica y de la evolución del paciente, por lo que pueden presentar sesgos en el análisis e interpretación de los datos, comprometiendo significativamente la predicción de riesgos y el soporte para la toma de decisiones clínicas.
Por otro lado, una base de datos estructurada, recopilada según protocolos estandarizados, con curaduría científica, amplia heterogeneidad clínica y diversidad de perfiles epidemiológicos, permite no solo el entrenamiento de modelos con mayor precisión, sino también que funcionen en el mundo real.
Integración en la práctica asistencial
En entornos de alta complejidad, como una UCI (Unidad de Cuidados Intensivos), por ejemplo, los minutos e incluso los segundos impactan en el desenlace clínico de un paciente.
Si los profesionales de la salud tienen que interrumpir el flujo asistencial para acceder y analizar información en múltiples plataformas, pueden estar comprometiendo la atención al paciente.
Sin embargo, cuando la Inteligencia Artificial propicia el acceso rápido a los datos, disponibilizando información contextualizada con la historia y evolución clínica del paciente en el momento en que se necesita, aumenta la capacidad de anticipar riesgos y colabora de forma relevante en la toma de decisiones del equipo asistencial en tiempo real.
Gobernanza del uso de la IA
La Inteligencia Artificial en las instituciones de salud ya es una realidad. El desafío ahora es identificarlas y clasificarlas de acuerdo con su impacto en la práctica asistencial. Las aplicaciones que brindan soporte para la toma de decisiones clínicas, por ejemplo, exigen un mayor nivel de monitoreo que las herramientas meramente operativas.
Como vimos en el artículo “IA en la salud y responsabilidad clínica: por qué la gobernanza se ha vuelto esencial”, la Inteligencia Artificial deja de ser un tema de responsabilidad exclusiva de las áreas de Tecnología e Innovación para formar parte de la Gobernanza Clínica.
Al procesar grandes volumes de datos, identificar patrones, anticipar riesgos y generar insights, la IA amplía la capacidad y la velocidad para comprender el caso clínico y se convierte en una gran aliada para tomar decisiones más fundamentadas. No obstante, la responsabilidad de la conducta clínica y la decisión final sigue centrada en el profesional de la salud.
Las aplicaciones de IA que:
- tienen sus modelos desarrollados con base en datos robustos, de calidad, validados científicamente y en la práctica clínica,
- están integradas al flujo asistencial para la identificación de patrones y la anticipación de riesgos, y
- permiten al profesional de la salud tener la decisión final,
son aquellas que tendrán éxito en su adopción y generarán impactos reales en la atención y en la seguridad del paciente.
Epimed Monitor: la plataforma de inteligencia clínica que cuenta con la infraestructura sólida y necesaria para la IA en la salud
Desde su fundación en 2008, Epimed cree y desarrolla sus soluciones con base en estos pilares: base de datos estructurada, curaduría técnico-científica, integración al flujo asistencial y gobernanza clínica.
Fundada por médicos intensivistas, reconocidos por sus contribuciones en el área de la investigación clínica y publicaciones científicas, así como por su espíritu emprendedor en el sector salud, Epimed cuenta con colaboradores de diversas áreas de la salud, además de especialistas en tecnología, ciencia de datos y experiencia del cliente.
Esto hace que las soluciones que integramos en Epimed Monitor estén diseñadas para satisfacer las necesidades reales de los equipos multidisciplinarios de más de 900 instituciones de salud, con perfiles distintos, en diversos países, contribuyendo a la mejora de la calidad asistencial y la seguridad del paciente.
La Inteligencia Artificial en la salud, para muchos, apenas comienza y se está probando. Para nosotros, es la evolución orgánica de aquello de lo que siempre hemos estado hechos.
Epimed Monitor nació revolucionando el área de la tecnología y la gestión de indicadores en la salud como un software de acceso en línea (SaaS), sin necesidad de instalaciones ni implementaciones complejas, que ofrece tableros de control (dashboards) interactivos y benchmarking entre unidades en tiempo real.
Siete años después, en 2015, la base de datos de Epimed Monitor alcanzó 1 millón de pacientes, convirtiéndose en la mayor base de datos de pacientes críticos del mundo. Actualmente, nuestra base cuenta con casi 10 millones de hospitalizaciones en la UCI.
La robustez y la calidad de los datos, siempre guiadas por la estandarización y la validación clínica, permitieron que Epimed, ya en 2016, desarrollara la primera aplicación de inteligencia artificial predictiva: Epimed Performance. Cientos de unidades de cuidados intensivos comenzaron a predecir la duración de la estancia hospitalaria de sus pacientes y el riesgo de hospitalización prolongada.
Con la madurez de los modelos predictivos y su validación en la práctica clínica en un contexto real, en 2022, Epimed lanzó los Epimed Prediction Models. Los EPM son los primeros modelos predictivos implementados a gran escala que utilizan técnicas de machine learning (aprendizaje automático); es decir, que aprenden de los datos y mejoran su rendimiento con el tiempo.
A lo largo de los últimos años, las predicciones evolucionaron y hoy en día también estiman el riesgo de reingreso en menos de 48 horas, el tiempo de ventilación mecánica y el riesgo de ventilación mecánica prolongada.
Todos los modelos predictivos que componen Epimed Performance están integrados a la evolución del paciente, son accionables y en tiempo real, lo que permite a los equipos asistenciales discutir las conductas clínicas, el plan terapéutico e incluso la comunicación con la familia del paciente.
Todo esto es real. Ya sucede desde hace 10 años, permeando el flujo asistencial y apoyando las decisiones clínicas, ya sean operativas, asistenciales o estratégicas, para brindar la mejor atención al paciente.
Recientemente, llegó el turno de integrar a los principales reportes de Epimed Monitor a Epimed Insights: la aplicación de IA analítica que apoya a los gestores de las UCI en el análisis e interpretación de indicadores complejos, identificando oportunidades y ofreciendo insights para la mejora.
Ahora Epimed da un paso más hacia adelante y lanza Epimed Agents, nuestra capa de inteligencia artificial agéntica que analiza e interpreta información, ejecuta tareas operativas y proporciona recomendaciones, brindando soporte a la decisión que continúa bajo la responsabilidad del profesional de la salud.
Suite Epimed IA
Consolidando nuestra trayectoria de constante innovación, nuestras aplicaciones inteligentes se reunieron en la Suite Epimed IA.
Totalmente integrada a las soluciones de la plataforma Epimed Monitor, la Suite abarca las tres capas de Inteligencia Artificial: analítica, predictiva y de soporte para la toma de decisiones. Estas están entrenadas en la mayor base de datos de pacientes críticos del mundo y de notificaciones de incidentes y eventos adversos, con la curaduría de especialistas y validadas en la práctica clínica, en hospitales e instituciones de salud de diversos tamaños y perfiles.
La inteligencia artificial no es un proyecto piloto en Epimed. Comenzó hace 10 años y sigue evolucionando, ayudando a las instituciones de salud a transformar datos en decisiones que generen un impacto operativo, asistencial y estratégico.
Esta es la octava publicación de la serie editorial “IA en la Salud: Credibilidad, Seguridad e Impacto en la Práctica Clínica”, producida por Epimed Solutions.
Autora: Luciana Miguez, especialista en Marketing Estratégico y Relación con el Cliente y Vicepresidenta de Operaciones de Epimed Solutions, responsable de las áreas de marketing, relación con clientes, gestión de productos y de proyectos.
