El equipo de Health Predictive Analytics del Instituto de Ingeniería del Conocimiento ha iniciado una colaboración con el Hospital Universitario de Fuenlabrada (HUF) para desarrollar un modelo predictivo eficiente que ayude a calcular el éxito de los procesos de inducción al parto que se realizan en sus instalaciones.
A partir de datos anonimizados de la historia clínica electrónica de pacientes del hospital, el Instituto va a construir un modelo basado en reglas de decisión provenientes de un panel de expertos y en técnicas de Big Data y Aprendizaje Automático, para sugerir decisiones inteligentes que apoyen a los obstetras a valorar la conveniencia de la inducción al parto.
Entre los objetivos del proyecto, se incluye también considerar la efectividad de las reglas con las que el profesional toma una decisión en función de unas variables, previamente establecidas, y de la relevancia de estas variables.
El hospital ha recurrido a un modelo predictivo del éxito de la inducción para identificar los casos con altas probabilidades de fracaso y así ofrecer una atención más personalizada a las pacientes, mejorar los resultados de la salud de la madre y del recién nacido, conferir una mayor calidad al procedimiento y reducir los costes asociados.
La práctica de la inducción al parto puede llegar a tener un impacto negativo tanto para la madre como para el niño o, incluso, no funcionar, habiendo desperdiciado así los recursos que conlleva (personal, instalaciones y fármacos). Por eso es tan importante para el Servicio de Ginecología y Obstetricia del HUF afrontar este reto, ya que este área se caracteriza por llevar a cabo iniciativas innovadoras en diferentes ámbitos buscando la excelencia en todos los procesos que afectan tanto al recién nacido como a la madre.