Permite monitorear el riesgo obstétrico, con el objetivo de ayudar a reducir la mortalidad materna e infantil en las comunidades rurales de Guerrero, México al brindar apoyo a personal médico, parteras y mujeres embarazadas en el monitoreo de riesgo obstétrico.
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Mortalidad materna e infantil
En México, la mortalidad materna persiste como un grave problema de salud y constituye un gran desafío para el Sistema de Salud Pública.
Según la Organización Mundial de la Salud [4], cada día mueren alrededor de 830 mujeres en todo el mundo debido a complicaciones relacionadas con el embarazo o el parto. En 2015, se estimaron 303 mil muertes de mujeres durante el embarazo y el parto, o después de ellas. Prácticamente todas estas muertes ocurren en países de bajos ingresos y la mayoría de ellas podrían haberse evitado.
Informes del Observatorio de Mortalidad Materna [5] revelan que las entidades con mayor número de defunciones son:
- Guerrero
- Veracruz
- Chihuahua
- Guanajuato
- Puebla
- Chiapas
- Oaxaca
- Michoacán
Mientras que las principales causas de muerte son:
- hemorragia obstétrica, 24%
- hipertensión, proteinuria en el embarazo, edema, parto y puerperio o tiempo de recuperación, 20.9%
- aborto, 8.7%
[/recuadro]Según datos de la Secretaría de Salud, hay 722 defunciones materno-infantiles al año [1] en México. En Guerrero, al menos 3 mujeres embarazadas mueren cada mes, lo que representa una tasa de 51.7%, superando el promedio nacional. Esta región ocupa el segundo lugar en términos de muerte materna a nivel nacional. Desde 2015, el trabajo que han estado realizando estos médicos ha contribuido a la reducción del 5%(2) de la tasa de mortalidad en Guerrero. Los esfuerzos de este grupo se centran principalmente en las parteras, brindándoles orientación y herramientas para que puedan atender embarazos y partos de alto riesgo.
PROESAH – asociación civil formada por un grupo de doctores, profesores y alumnos de la Universidad Autónoma de Guerrero-, anunció el pasado 17 de octubre de 2018 el lanzamiento de una aplicación llamada LUZi, que utiliza tecnología de Inteligencia Artificial (IA) de IBM para analizar el riesgo obstétrico. El objetivo del proyecto es reducir la mortalidad materna e infantil en las comunidades rurales de Guerrero, México.
Para mejorar el trabajo de las parteras, los médicos han estado trabajando en el desarrollo de LUZi, un dispositivo que cuenta con sensores que recopila datos de los signos vitales automáticamente, que al enlazarse a internet permite el análisis de sus datos para ayudar a los especialistas en salud a controlar el riesgo obstétrico. La aplicación se sincroniza con un hardware desarrollado por la nueva empresa dedicada al desarrollo de dispositivos médicos Catrina Softec [3].
El análisis de la información usa el servicio de base de datos Cloudant, en IBM Cloud, y cuenta con un asistente virtual entrenado por especialistas en salud obstetrica que funciona usando la tecnología de IBM Watson para brindar apoyo con respuestas relacionadas con la información recopilada sobre los signos vitales de la embarazada y un cuestionario de orientación de los síntomas. También ofrece las capacidades de Watson Visual Recognition para permitir el análisis sencillo de las tiras reactivas de orina.
Al respecto la doctora Andrea Sarabia, que pertenece al grupo de especialistas que han desarrollado LUZi, nos explica que «La tecnología de IA de IBM Watson nos está ayudando a monitorear de forma más fácil y rápida los embarazos y a tomar decisiones basadas en evidencia -y entrenadas por los especialistas-, de acuerdo con las normas y prácticas oficiales de la Secretaría de Salud. LUZi ofrece más de 270 mediciones durante todo el embarazo y ayuda a las mujeres a tener información diaria sobre su estado actual. Según la Organización Mundial de la Salud es posible reducir la mortalidad de las madres con un monitoreo continuo«,
“Queremos que LUZi esté en todas partes: comunidades, hogares y consultorios, especialmente en regiones remotas donde las personas tienen acceso limitado a los hospitales. Puede ayudar a las comunidades a medir sus signos y obtener información sobre un posible alto riesgo con anticipación para ayudar a los profesionales de la salud a obtener asistencia más rápida y basada en evidencia«, nos explica Andrea Sarabia que pertenece al grupo de especialistas que han desarrollado LUZi, junto con el Dr. Marco Ruiz, Dra. Cindy Tabares, y el desarrollador Yadín Rodríguez.
¿Cómo funciona LUZi?
La aplicación recibe información de signos vitales a través del dispositivo bluetooth. Basándose en la información proporcionada en el entrenamiento por especialistas, se comparan los signos vitales con los parámetros dictados por la Secretaría de Salud de México basándose en las Normas Oficiales Mexicana (NOM) y las Guías de Practica Clínica (GPC); y hace una clasificación en un semáforo de riesgo. Lo que permite identificar un problema en el momento de su aparición, ya que mide:
- respiración
- niveles de glucosa
- presión arterial
- temperatura
- prueba general de orina
- contracciones
- frecuencia cardíaca de la madre y el feto
Usando un asistente virtual de conversaciones usando IBM Watson hace preguntas al médico con base en las guías oficiales y la práctica clínica de un ginecólogo. Los datos resultantes de la obtención de los signos vitales y el semáforo obstétrico se almacenan en IBM Cloud. Cuenta con un administrador de perfiles para profesionales de la salud y un registro de pacientes que no incluye datos confidenciales.
Este sistema está dirigido a 2 tipos de usuarios:
- Personal de la salud como parteras, enfermeras, pasantes o médicos con acceso a un dispositivo móvil donde se toma el control del paciente.
- La embarazada que sigue un autocontrol.
En caso de riesgo, el sistema envía una alerta al teléfono del médico, notificando el hecho para su pronta atención.
«Enseñando» de preeclamsia a un sistema de inteligencia artificial
Como parte de la presentación, Ruben Pineda, Consultor Senior de solucione de Watson e Inteligencia Artificial en IBM, nos mostró un ejemplo de como los especialistas en salud incorporan la información en forma manual o proporcionando documentos para ser analizada por IBM Watson, lo que permite la construcción de la programación que conforma las respuestas que proporcionará el asistente virtual.
La siguiente meta es que sea usada en cualquier lugar del país y durante todo el embarazo y aplicar la tecnología en la atención de enfermedades no transmisibles[.]