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Saber cuánto puede ser la duración de una cirugía. Y en consecuencia mejorar las predicciones del tiempo de duración de una intervención. Investigadores de la Universidad de Washington han desarrollado un modelo de aprendizaje automático para cada especialidad quirúrgica, además de para cirujanos con el fin de optimizar el tiempo de duración de una cirugía.
Publicada en el Journal of the American College of Surgeons, la investigación cuenta con datos de más de 45.000 cirugías en cuatro años hechas por 92 cirujanos.
Para poder llevar a cabo sus cálculos más o menos estimados, los investigadores recopilaron datos de múltiples registros médicos electrónicos sobre el paciente; el tipo de cirugía; el personal de cirugía y la información de programación de la cirugía, empleando solo datos preoperatorios. El estudio busca mejorar la atención mediante soluciones informáticas y tecnológicas. Intentando calcular el tiempo destinado a una cirugía.
En palabras de Rajevv Saxena, coautor principal de la investigación y residente de anestesiología en la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington, “la subutilización significa que menos pacientes reciben atención quirúrgica y el hospital tiene capacidad adicional. La sobreutilización da como resultado operaciones canceladas y gastos por horas extra”.
Durante años, los quirófanos se han basado en las estimaciones del cirujano para los tiempos de operación
Matthew Bartek; coautor principal y residente principal de cirugía general en la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington. A su juicio declara que a medida que se ingresen más datos, el modelo mejorará con el tiempo. “Si podemos mejorar los datos, podemos concentrarnos en estimaciones más precisas. Este es sólo el primer paso”.
“Durante años, los quirófanos se han basado en las estimaciones del cirujano para los tiempos de operación. Pero los cirujanos generalmente subestiman el tiempo de los procedimientos”. Concluye John Lang; director clínico de operaciones operativas y perioperatorias en la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington.
