Premiado el sistema de monitorización y predicción de gravedad en pacientes Covid-19 desarrollado por el Hospital Universitario del Henares

La iniciativa galardonada consiste en una central de monitorización y un algoritmo que está facilitando a los facultativos la tarea de identificar a los pacientes que requieren mayor esfuerzo terapéutico. El algoritmo permite predecir correctamente hasta el 98,85% de las altas hospitalarias y el 94,1% de las altas por fallecimiento.

El algoritmo segmenta a los pacientes en cuatro grupos: Pacientes de alto riesgo, pacientes graves, pacientes de riesgo bajo y pacientes de nulo riesgo.  Esto ayuda al facultativo a estar más pendiente de ciertos pacientes para evitar su muerte o que empeoren.

El proyecto surgió durante la primera ola de la pandemia por las necesidades que se encontraron los facultativos para identificar y monitorizar el estado clínico de los pacientes. Se identificaron a los pacientes en un programa informático en línea y se fueron poco a poco añadiendo valores clínicos de los pacientes covid: PCR, constantes vitales, saturación de oxígeno, temperatura corporal, frecuencia respiratoria, la medicación administrada o las placas de radiología.

Estas variables nos van diciendo al minuto la situación clínica del paciente y es capaz de predecir con un alto nivel de acierto, el alta del paciente, bien por mejoría bien por fallecimiento. Esto ha sido lo que, para el jurado de los premios, ha marcado la diferencia con otros sistemas de monitorización y otros algoritmos de predicción creados en otros hospitales.

Premios IESE – Novartis

El premio fue entregado a Santiago Borras por representantes de Novartis en un acto celebrado en el Hospital del Henares recientemente.  

Estos premios, que entregan conjuntamente IESE y Novartis, tienen como objeto analizar el valor de la digitalización en el entorno sanitario y las aplicaciones análisis masivo de datos para mejorar la gestión hospitalaria, los procesos asistenciales y los resultados en la salud de los pacientes.