La inteligencia artificial podría resolver la fatiga de las alarmas en los hospitales

Sin embargo, resulta que el chico amante de la diversión sólo se burlaba de los aldeanos y no había ningún lobo a la vista. Pero el problema era que lo hacía repetidamente hasta que nadie lo tomaba en serio, incluso el día en que veía un lobo de verdad y nadie atendía su llamada de auxilio.

Esta analogía se alinea muy bien con lo que se conoce como fatiga de alarma en el mundo de la salud. Este fenómeno se refiere al momento en que los cuidadores se desensibilizan a los signos de alarma de la miríada de dispositivos que emiten una cacofonía de pitidos todo el día en el entorno clínico. Con hasta 187 alarmas por cama y día, de las cuales entre el 72% y el 99% son falsas alarmas, es comprensible que la fatiga de las alarmas haya surgido, con lo que los profesionales de la salud corren el riesgo de no tener en cuenta importantes alertas que podrían incluso ser fatales.

Entonces, ¿qué tan grave es la fatiga de la alarma y cómo entra en juego la I.A.?

A medida que el sector de la atención de la salud adopta cada vez más tecnologías, el aumento del número de dispositivos de asistencia técnica, desde los ventiladores hasta las bombas de alimentación y las máquinas de signos vitales, traerá consigo sus propias alertas de advertencia, pero la verdad es que la mayoría no requieren intervención clínica y se deben a lecturas inadecuadas resultantes de dispositivos y alarmas no configurados para pacientes individuales.

Por ejemplo, los pacientes con un voltaje de ECG bajo activarán alarmas innecesarias si el monitor no está ajustado correctamente. Pero entre las interminables campanas y campanillas de los innumerables dispositivos, ¿cómo pueden los cuidadores discernir de esos verdaderos "gritos de lobo" de los falsos?

De hecho, hay incluso las llamadas "muertes relacionadas con la alarma". Un estudio determinó que el número de muertes relacionadas con esto es de alrededor de 200 por año. Es una cantidad considerable de muertes que pueden atribuirse a las alarmas. No es de extrañar que el Instituto de Investigación de Cuidados de Emergencia haya listado "Alarma, Alerta y Notificación de Sobrecarga" como uno de sus 10 Principales Peligros de la Tecnología de la Salud para el 2020.

Cuando escuchas que los hospitales tienen "comités de alarma" dedicados, puedes apostar que el tema se está tomando en serio. Pero, ¿qué se está haciendo y qué se puede hacer contra la fatiga de la alarma?

Ajustes manuales

Se han propuesto y emprendido varias medidas para hacer frente a la fatiga de la alarma. Por un lado, el método probado de limpieza y mantenimiento del equipo se mantiene para reducir las alarmas relacionadas con los fallos de funcionamiento. Otra técnica simple es disminuir el decibelio de la alarma. Al cambiar los umbrales de los monitores cardíacos de "advertencia" a "crisis", el Centro Médico de Boston vio una caída en los niveles de ruido de 92 dB a 70 dB y una disminución del 89% en las alarmas audibles. Posteriormente, se comprobó que las enfermeras eran más rápidas para responder a las necesidades de los pacientes.

Otro método es adaptar las señales de alarma de los dispositivos a las necesidades de cada paciente. Por ejemplo, al cambiar la configuración predeterminada de la frecuencia cardíaca según la condición de cada paciente, el Centro Médico de Boston redujo el número de alarmas de los monitores cardíacos en un 60%. Al adoptar un enfoque similar, el Hospital Johns Hopkins vio una reducción del 24% al 74% en el número de alarmas por cama al día en seis unidades.

Además de las soluciones internas, organizaciones como la Asociación para el Avance de la Instrumentación Médica y la Comisión Conjunta emiten recomendaciones para frenar la fatiga de la alarma. Sin embargo, todas estas medidas se centran principalmente en el ajuste manual de los parámetros existentes, pero la I.A. puede obviar estas medidas para ofrecer una solución igualmente, si no más, eficaz para combatir la fatiga de la alarma.

La Inteligencia Artificial salta a la vista

Mencionamos que hasta el 99% de las señales de alarma actuales de los dispositivos de monitorización de pacientes son clínicamente insignificantes. Ahora imagina que oyes un 99% menos de alarmas pero sólo oyes la que realmente requiere atención médica. Esta es la promesa que ofrece A.I. y ya ha sido puesta en práctica.

Los investigadores han desarrollado recientemente una solución de I.A. para ayudar a los cuidadores a hacer frente a la sobrecarga auditiva. Desplegaron su algoritmo de razonamiento para analizar un conjunto de datos que contenía los datos de seguimiento de los pacientes y los signos vitales registrados durante 32 casos quirúrgicos, que podían decidir entonces si agrupar las notificaciones en lugar de enviarlas individualmente para evitar la fatiga de la alarma. Publicaron sus conclusiones en un documento en el que se mostraba que su mecanismo de razonamiento automático ayudaba a reducir las notificaciones recibidas por los cuidadores hasta un 99,3%!

Como señalaron los autores, "casi todos los estudios asumen que una reducción del número de alarmas totales y/o falsas alarmas reducirá la fatiga de las alarmas". Sin embargo, los resultados se encuentran todavía en una fase experimental, por lo que se requiere un mayor progreso antes de lanzar dicha I.A. en un entorno clínico.

El Hospital Johns Hopkins, por otra parte, ha desarrollado algoritmos para la escalada de alarmas y umbrales para hacerlos más accionables y ya se están utilizando en algunas de sus unidades. "Por ejemplo, si una enfermera ya sabe que un paciente tiene fibrilación auricular, la alarma no tiene que sonar cada vez que se produce un episodio no amenazante", explicó Robert Frank, ingeniero clínico de la institución.

Otro gran ejemplo es la solución de I.A. implementada en el Hospital El Camino para predecir las caídas que resultan de la fatiga de la alarma. Desarrollado por Qventus, el programa recoge datos obtenidos de las luces de llamada, las alarmas de cama y los registros médicos electrónicos para dar un análisis predictivo de cuándo es probable que un paciente específico se caiga, lo que generalmente no es percibido por los cuidadores debido a la fatiga de la alarma. Este método condujo a una reducción del 39% en las caídas de los pacientes.

Estos sistemas de alarma inteligentes deberían ser omnipresentes en los hospitales. Haciendo que los algoritmos evalúen los parámetros de los pacientes recogidos en la plétora de dispositivos conectados, pueden determinar cuándo hacer sonar realmente la alarma para la atención profesional. Los resultados están ahí para demostrar que pueden reducir eficazmente el número de falsas alarmas, reduciendo así la fatiga de las alarmas.

Una palabra de advertencia

Los autores del reciente trabajo escribieron en su nota de cierre que su sistema está todavía en una etapa experimental y no considera un aspecto importante: la seguridad. De hecho, se trata de una cuestión crucial que hay que tener en cuenta a la hora de desarrollar esas alarmas de hospital accionadas por la I.A. Tendrán que ser cuidadosamente vigiladas y desarrolladas para no pasar por alto las notificaciones aparentemente benignas. Los investigadores mencionan que su futuro trabajo incorporará una etiqueta de probabilidad de falsa alarma en las notificaciones que la I.A. envíe, para que los cuidadores puedan priorizar su trabajo.

Además, con tales herramientas, siempre existe la amenaza persistente de un hack que puede comprometer la seguridad del paciente. Por ejemplo, ¿qué pasa si el sistema de alarma de toda una unidad ha sido violado, silenciando todas las notificaciones sin que las enfermeras y los médicos se den cuenta? Como tal, las soluciones de I.A. tienen que ser desarrolladas de manera que sean efectivas y estén conectadas al mismo tiempo que sean seguras. La tecnología parece estar en su infancia, pero dado el ritmo de los avances tecnológicos, podría ser adoptada rápidamente. Y antes de que eso ocurra, es crucial asegurar que la solución sea lo más segura posible.

Es posible que la tecnología no esté todavía muy difundida, pero con el tiempo, las soluciones de I.A. se incorporarán a los monitores de los pacientes como un "sistema de alarma inteligente" incorporado en todas las unidades del hospital. Esto es probable, dada la evidente carga que ayudan a quitar de encima a los cuidadores, alertándolos sólo cuando un paciente realmente requiere atención y, por lo tanto, ayudando a convertir a los pacientes en el punto de atención. Con el tiempo, la fatiga de la alarma podría encontrar un destino similar al de la historia de El niño que gritó lobo, relegada como fábula para impartir una lección moral a la generación más joven.