Herramienta de analítica de datos para dispositivos de infusión y monitoreo de anestesia total intravenosa (2024)
RESUMEN : La anestesia desempeña un papel fundamental en la atención médica, y su constante evolución es crucial para mejorar los resultados clínicos. En este contexto, el desarrollo de herramientas de análisis de datos se vuelve esencial para la toma de decisiones informadas. El presente estudio conceptualiza y desarrolla una herramienta de analítica de datos para dispositivos de infusión y monitoreo de anestesia total intravenosa en asa cerrada, mostrando los resultados de aplicar dicha herramienta para el análisis de un estudio retrospectivo post-mercado con la finalidad de evaluar el rendimiento y desempeño de estas tecnologías. La herramienta procesa y analiza datos crudos de la máquina de anestesia extrayendo las variables necesarias para así generar reportes sociodemográficos y antropométricos (edad, peso, talla, etc), de procedimientos quirúrgicos (duración y delimitación de fases anestésicas) y consumo farmacológicos (discriminado para cada fase), a su vez que evalúa el desempeño del dispositivo para mantener un adecuado régimen anestésico (% tiempo PSI en rango optimo) junto con sus métricas de error relacionadas según consideraciones de cálculo específicas (PE, MDPE, MDAPE y Wobble) para así encontrar la métrica que mejor satisfaga el análisis, a su vez, la herramienta grafica variables de interés y permite individualizar casos clínicos. Se destacan como resultados la capacidad de la herramienta de producir informes globales e individuales desde distintas aristas, permitiendo encontrar correlaciones entre el comportamiento clínico de los pacientes, sin embargo se genera una pregunta relevante sobre cuáles son las métricas precisas para evaluar el desempeño de este tipo de sistema si se desea ir en coherencia con los avances clínicos, demostrando que los criterios de cálculo para parámetros de error están abiertos a re interpretaciones al igual que los rangos de optima profundidad anestésica según las particularidades inherentes a cada sujeto concluyendo así que la monitorización y evaluación de desempeño de este tipo de dispositivos debe basarse en el análisis de un amplio conjunto de datos y no solo en índices de profundidad anestésica.