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Soluciones
Información sobre drenaje torácico
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El Dr. Gilbert está especialmente interesado en aplicar los principios de la ingeniería de procesos, la automatización y el aprendizaje automático para sacar partido del enorme volumen y la gran variedad de datos de pacientes que hay detrás de un episodio de atención médica, pero que actualmente no se aprovechan. La combinación de estos principios y datos con herramientas digitales infrautilizadas puede fomentar el desarrollo de sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la prestación de una atención segura, eficiente y de alta calidad.
El Dr. Gilbert revisó dos publicaciones recientes de su grupo que utilizan la gestión de tubos torácicos como ejemplo de una tarea de clasificación que puede utilizarse para obtener predicciones fiables a partir de datos recopilados digitalmente, en una ventana deslizante a lo largo del tiempo, durante la monitorización del paciente.
En el primer estudio, el Dr. Gilbert y sus compañeros desarrollaron, probaron y validaron un clasificador de bosque aleatorio para identificar a los pacientes a quienes se les podían extraer los tubos torácicos de manera segura y oportuna durante el seguimiento, según los datos longitudinales de drenaje de fluidos recopilados por el sistema Thopaz+.1 Sus resultados mostraron que se podían realizar predicciones fiables al comienzo del proceso y que el clasificador garantizaba que los tubos torácicos que necesitaban mantenimiento no se retiraran a costa de mantener algunos otros de manera innecesaria.
El objetivo del segundo estudio fue utilizar datos digitales del sistema Thopaz+ para obtener unos criterios óptimos de resolución de fugas de aire parenquimatosas que minimicen la duración del drenaje con tubos torácicos sin aumentar las complicaciones.2 Los investigadores recopilaron de forma prospectiva datos de flujo de aire de 400 pacientes y calcularon sus promedios en intervalos de 10 minutos. A continuación, analizaron la duración de las fugas de aire y la recurrencia, la frecuencia y el volumen de las mismas. El análisis se utilizó para identificar los criterios óptimos basados en la seguridad del paciente (baja frecuencia y volumen de las recurrencias de fugas de aire), así como la eficiencia (duración más corta de la fuga de aire inicial). Los autores determinaron que una fuga de aire posoperatoria puede considerarse resuelta si mantiene unos niveles <50 ml/minuto durante 8 horas consecutivas. La retirada del tubo torácico cuando la fuga de aire alcanza este nivel se optimizó tanto para la seguridad como para la eficiencia.
En conjunto, estos estudios muestran cómo los datos recopilados digitalmente pueden combinarse con técnicas analíticas avanzadas para obtener información que sirva de apoyo a la toma de decisiones.
1. Klement W, Gilbert S, Resende VF et al. The validation of chest tube management after lung resection surgery using a random forest classifier. International Journal of Data Science and Analytics. 2022; 13: 251-263. doi: 10.1007/s41060-021-00296-8
2. Alayche M, Choueiry J, Mekdachi A et al. Determining optimal air leak resolution criteria when using digital pleural drainage device after lung resection. JTCVS Open. 2024; 18: 360-368. doi: 10.1016/j.xjon.2024.01.016
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