Predicción de muerte analizando la Historia Clínica Electrónica

“Lamento informale que le quedan 6 meses de vida” dijo el médico al paciente.

y después terminó viviendo 6 años más.

Es difícil predecir la muerte de un paciente en tiempo y acertarle. Los médicos nos basamos en estudios de sobrevida sobre una condición y en parámetros fisiológicos que vemos en el paciente para intentar “predecir la fecha” y contamos con diversos SCORES para esto (Palliative Prognostic Score, APACHE-II, SAPS II, CriSTAL…), pero el margen de error es grande y el uso limitado.

¿Y si un algoritmo de DeepLearning nos ayuda a predecir la muerte viendo cosas que los médicos no vemos?

Investigadores de Stanford llevaron adelante el desarrollo de un algoritmo para esto.

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A diferencia de todo lo que se había realizado hasta ahora, los investigadores dijeron, probemos un algoritmo masivo que no busque solo pacientes con “cierto riesgo”, sino hagamos nuestro algoritmo sobre la población general y analicemos la sobrevida a 12 meses analizando datos del último año antes que el paciente muera.

Para esto, utilizaron el Datawarehouse clínico de-identificado de Stanford y eligieron a 15.713 pacientes fallecidos y analizaron los datos de 12 meses antes del fallecimiento, y 205.571 pacientes que tenían la condición de vivo.

Analizaron datos como ser, edad, sexo diagnósticos registrados en los últimos 12 meses, fármacos que consumieron, exámenes que se realizaron… Utilizando Redes Neuronales Convolucionales

Estado vital Entrenamiento Validación Test Total
Vivos 164.424 20.619 20.528 205.571
Fallecidos 12.587 1.520 1.606 15.713
Total 177.011 22.139 22.134 221.284

Resultados:
Predicción de muerte entre 3 y 12 meses AUC = 0,93

Más del 90% de las personas que el algoritmo predijo que morirían en los siguientes 3 a 12 meses, fallecieron. Lo mismo para los que el algoritmo dijo que sobrevivirían más de 12 meses.

¿Para qué sirve esto?
Lograr predecir con mayor certeza cuándo el paciente va a fallecer permite identificar anticipadamente los pacientes que requerirán cuidados paliativos y lograr entregarlos a tiempo, no como sucede muchas veces, únicamente al final final. Además permite a los pacientes y los familiares organizar mejor los últimos días de vida.

¿Qué se puede mejorar?
En este estudio no se incluyeron resultados de laboratorio, imagenología o anatomía patológica, ni datos sociales del paciente. Con más datos, el algoritmo puede tener mejor especificidad.

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Es como la pelicula que todos los que trabajamos en telemedicina debemos ver " Sully: hazaña en el Hudson"
Podemos hacer miles de predicciones sin embargo el factor humano es crucial"

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Sin lugar a dudas.

Se imaginan un algoritmo diciéndole a un paciente “a Ud. le quedan 5 meses, 1 semana y 2 días para morir. No se deprima por favor porque podría hacer que la fecha de muerte se acelere. Elija una de las siguientes opciones para continuar”

  1. Escribir testamento
  2. Transferir propiedades entre familiares
  3. Dejar mensaje electrónico para el día del desenlace.

Los humanos tenemos roles cruciales en el cuidado de la salud y únicamente podemos ser “apoyados” por la tecnología… jamás reemplazados.

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Hola Joanna, gracias por la recomendación de película, tiene buena puntuación IMDb, ¡la veré!

Danni