LAURA

En mayo de 2010, la bebé LAURA Fressatto nació prematuramente en un hospital en Curitiba. Estuvo 18 días en la UCI neonatal pero tuvo sepsis (un tipo de deterioro clínico) y no pudo resistir. LAURA es una plataforma de inteligencia artificial para salvar vidas evaluando el riesgo del paciente y gestionando procesos. Con un poderoso robot cognitivo de IA capaz de recopilar y analizar una gran cantidad de datos,LAURA brinda la forma más eficiente de identificar pacientes en deterioro clínico y notificar en tiempo real al equipo de atención. LAURA lo hace "leyendo" los registros electrónicos de atención médica y utilizando el aprendizaje automático robusto para las predicciones de resultados.

Descripción del servicio

Basado en algoritmos de Inteligencia Artificial, LAURA puede predecir el deterioro del paciente en los hospitales. El deterioro del paciente no reconocido temprano es uno de los principales contribuyentes a la mortalidad. El conjunto de datos de LAURA ya tiene más de 2.5 millones de pacientes y este conocimiento se utiliza para entrenar sus algoritmos de Machine Learning. LAURA utiliza el aprendizaje automático tradicional, así como técnicas más avanzadas basadas en el aprendizaje profundo. La principal ventaja de LAURA AI es que sus inferencias se basan en la línea de tiempo del paciente, lo que significa que se analiza el historial clínico del paciente para identificar los riesgos.   

Las alertas proporcionadas por el algoritmo de LAURA de Aprendizaje automático se muestran en un Panel de control, que está disponible en la estación de enfermería de cada departamento del hospital. Utilizando ideas de la teoría de juegos cooperativos, todos los pacientes en riesgo se muestran en este Tablero y el equipo de atención médica debe trabajar en colaboración para ayudar a estos pacientes. Cuando los signos vitales de los pacientes en riesgo mejoran a un rango seguro, este paciente ya no se muestra en el Tablero. El equipo de atención médica trabaja en cooperación para ayudar y apoyar a todos los pacientes en riesgo identificados por LAURA.

Objetivos del caso

Proporcionar la forma más eficiente de identificar a los pacientes con deterioro clínico y notificar al equipo sanitario en tiempo real.

Problemática que resuelve

Según el Instituto Latinoamericano de Sepsis (ILAS), la sepsis es responsable del 25% de la ocupación de camas de UCI en Brasil. En la actualidad, la sepsis es la principal causa de muerte en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) y una de las principales causas de mortalidad hospitalaria. Se estima que la enfermedad mata a unos 230.000 brasileños cada año. El objetivo es reducir las muertes que podrían evitarse mediante una intervención temprana de más de 200.000 pacientes al mes con una plataforma de monitorización de la salud basada en Inteligencia Artificial.

Objetivo(s) de Desarrollo Sostenible a los cuales su solución de IA aporta

3 (salud y bienestar)

Alcance geográfico de las operaciones

Brasil

Población beneficiada o población objetivo

2,5 millones de pacientes

Año en que empezaron a usar la IA

2016

Tipo de aplicación de IA utilizada

Plataformas de aprendizaje automático, toma de decisiones, plataforma de aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural.