A pesar de estos intentos, los errores de medicamentos aún ocurren con una regularidad alarmante.
“Había leído algunos estudios que decían básicamente el 90% de los anestesiólogos admiten haber tenido un error de medicamentos en algún momento de su carrera”, dijo el Dr. Kelly Michaelsen, colega de Wiederpan en UW Medicine y profesor asistente de anestesiología y medicina para el dolor en la Universidad de Washington. Ella comenzó a preguntarse si las tecnologías emergentes podrían ayudar.
Como un profesional médico y un ingeniero capacitado, le pareció que detectar un error a punto de hacerse, y alertar a los anestesiólogos en tiempo real, debería estar dentro de las capacidades de la IA. “Pensé, ‘esto parece algo que no debería ser demasiado difícil para la IA'”, dijo. “El noventa y nueve por ciento de los medicamentos que usamos son estos mismos 10-20 medicamentos, por lo que mi idea era que podíamos entrenar a una IA para reconocerlos y actuar como un segundo juego de ojos”.
El estudio
Michaelsen se centró en los errores de intercambio de vial, que representan alrededor del 20% de todos los errores de medicamentos.
Todos los medicamentos inyectables vienen en viales etiquetados, que luego se transfieren a una jeringa etiquetada en un carrito de medicamentos en la sala de operaciones. Pero en algunos casos, alguien selecciona el vial incorrecto, o la jeringa se etiqueta incorrectamente, y el paciente se inyecta con el medicamento incorrecto.
En un error de intercambio de vial particularmente notorio, una mujer de 75 años que fue tratada en el Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt en Tennessee se inyectó una dosis fatal del vecuronio de drogas paralizante en lugar del sedante versado, lo que resultó en su muerte y un ensayo penal de alto perfil posterior.
Michaelsen pensó que tales tragedias podrían prevenirse a través de “gafas inteligentes”, agregando una cámara portátil con IA a los anteojos protectores usados por todo el personal durante las operaciones. Trabajando con sus colegas en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Washington, diseñó un sistema que puede escanear el entorno inmediato para la jeringa y las etiquetas del vial, leerlas y detectar si coinciden.
“Se acerca a la etiqueta y detecta, digamos, propofol dentro de la jeringa, pero ondansetrón dentro del vial, por lo que produce una advertencia”, dijo. “O las dos etiquetas son las mismas, así que eso está bien, sigue adelante con tu día”.
La construcción del dispositivo llevó a Michaelsen y a su equipo más de tres años, la mitad de los cuales se dedicó a la aprobación de usar flujos de video pregrabados de anestesiólogos preparando correctamente los medicamentos dentro de la sala de operaciones. Una vez que se le dio luz verde, pudo entrenar la IA en estos datos, junto con imágenes adicionales, esta vez en un entorno de laboratorio, de errores.
“Hay muchos problemas con la fatiga de la alarma en la sala de operaciones, por lo que tuvimos que asegurarnos de que funcione muy bien, puede hacer un trabajo casi perfecto para detectar errores, y así. [if used for real] No estaría dando falsas alarmas “, dijo.” Por razones éticas obvias, no pudimos cometer errores a propósito con los pacientes involucrados, así que lo hicimos en una sala de operaciones simulada “.
En un estudio publicado a fines del año pasado, Michaelsen informó que el dispositivo detectó errores de intercambio de viales con una precisión del 99.6%. Todo lo que queda es decidir la mejor manera de transmitir los mensajes de advertencia y podría estar listo para el uso del mundo real, en espera de la autorización de la administración de alimentos y medicamentos. El estudio no fue financiado por compañías tecnológicas de IA.
