Esta startup usa IA para reducir las alarmas en hospitales —y pronto podría ayudar a dar de alta más rápido a pacientes

Las unidades de cuidados intensivos de los hospitales son notoriamente ruidosas, con equipos médicos que emiten alarmas, pitidos y otras alertas diseñadas para captar la atención de los profesionales sanitarios, que están sobrecargados de trabajo.

Este bombardeo constante puede provocar lo que los expertos denominan fatiga de alarmas, lo que causa estrés y agotamiento a médicos y enfermeras, quienes deben distinguir entre las señales rutinarias y las que indican que un paciente se encuentra en una situación de urgencia. Los pacientes también suelen tener dificultades para descansar en medio de la cacofonía, a pesar de que el sueño es fundamental para la recuperación.

Para Ophir Ronen, un emprendedor tecnológico en serie que vendió su startup de gestión de alertas de TI, Event Enrichment HQ, a PagerDuty, el problema le sonaba familiar. Ronen se topó por primera vez con el problema de las alarmas de hospitales mientras era voluntario en búsqueda y rescate, y se dio cuenta de que, si bien la “fatiga de alarmas” se ha debatido ampliamente en la literatura científica, nadie había desarrollado aún una solución integral.

“Pensé: ‘¡Vaya! Sin duda, hemos experimentado el problema de la fatiga de alarmas en operaciones y TI empresarial. Me pregunto si se trata del mismo patrón'”, afirma.

Con la esperanza de que el problema tuviera una solución similar, Ronen fundó CalmWave en 2022, con el respaldo inicial del programa de incubación del Instituto Allen para IA. La startup busca ayudar a los hospitales a silenciar alarmas innecesarias, priorizar aquellas que realmente requieren atención y crear conjuntos de datos que faciliten a las computadoras la diferenciación.

Al igual que otras operaciones complejas de TI, Ronen descubrió que la información crítica en los hospitales se almacena en al menos dos sistemas: historiales médicos electrónicos (HME), que rastrean diagnósticos y tratamientos, y redes de sensores y sistemas de monitoreo que registran los signos vitales y activan alarmas. Estos datos de monitoreo generalmente nunca llegan a los sistemas de HME, que no están diseñados para manejar ese volumen de información, afirma Ronen. La tecnología de CalmWave integra ambos flujos.

El sistema ofrece al personal una vista unificada de los signos vitales del paciente junto con los cronogramas de tratamiento, como la administración de medicamentos, lo que reduce la necesidad de alternar entre los registros para evaluar el estado del paciente. Basándose en los datos acumulados, CalmWave también puede recomendar cómo ajustar los umbrales de alarma para pacientes específicos, con el respaldo de evidencia clínica que explica su razonamiento. Esto podría implicar ampliar los rangos aceptables para reducir el ruido innecesario o ajustar los umbrales para detectar problemas con mayor antelación, según Ronen.

“No solo reducimos las alarmas”, afirma. “Reestructuramos qué alarmas se activan, cuándo y por qué, proporcionando al personal de enfermería la evidencia clínica de por qué esto tiene sentido”.

Si bien el sistema se basa en aprendizaje automático, no se basa en modelos de lenguaje complejo ni en otras herramientas de IA generativa igualmente inescrutables, enfatiza Ronen. Esto ha contribuido a la aceptación incluso de los profesionales médicos más escépticos, y la tecnología se encuentra actualmente implementada en 14 hospitales. La empresa también ha recaudado fondos de varios inversores, incluyendo una ronda de financiación adicional anunciada en junio pasado que recaudó 4.4 millones de dólares de Third Prime, Bonfire Ventures, Catalyst by Wellstar y Silver Circle.

Un estudio piloto inicial con Wellstar Health System reveló que el sistema de CalmWave podría reducir en un 58% las alarmas no procesables, lo que reduce las interrupciones del personal clínico y reduce en aproximadamente 10 horas el tiempo que un paciente promedio está expuesto a las alarmas.

El martes, la compañía anunció una nueva función llamada Estado de Recuperación, diseñada para ayudar a los hospitales a identificar patrones que sugieran que un paciente podría estar listo para ser transferido o dado de alta de la UCI. Al igual que sus herramientas de configuración de alarmas, Estado de Recuperación se basa en datos de sistemas de monitorización y registros médicos electrónicos (HCE), relacionando los perfiles de los pacientes con los patrones de recuperación, dejando la decisión final en manos de los médicos.

CalmWave espera implementar esta función este año. Idealmente, afirma Ronen, ayudará a que los pacientes salgan antes de las estresantes UCI, y potencialmente del hospital, liberando recursos y reduciendo costos. En términos más generales, argumenta, ofrece a los hospitales una forma de medir cuándo los pacientes están mejorando, no solo cuándo están empeorando.

“El sector sanitario siempre ha sabido detectar cuándo las cosas van mal”, afirma. “Lo que nunca ha tenido es una forma objetiva y continua de confirmar cuándo las cosas van bien”.