La tecnología, actualmente con una precisión del 75 por ciento, podría allanar el camino para evitar que los médicos tengan que vigilar a las personas en la cama en caso de que alteren accidentalmente el equipo médico, como los tubos de respiración, cuando sus sedantes desaparecen.

Los científicos detrás del proyecto dijeron que el nuevo sistema permitirá a los médicos recibir alertas cuando los pacientes en estado crítico podrían lesionarse.

El investigador principal, el Dr. Akane Sato, del Hospital Universitario de la Ciudad de Yokohama en Japón, dijo: "Al usar las imágenes que tomamos de la cara y los ojos de un paciente, pudimos capacitar a los sistemas informáticos para reconocer los movimientos de brazos de alto riesgo.

"Nos sorprendió el alto grado de precisión que obtuvimos, lo que demuestra que esta nueva tecnología tiene el potencial de ser una herramienta útil para mejorar la seguridad del paciente, y es el primer paso para una UCI inteligente que se planifica en nuestro hospital".

Yokohama City University Hospital Inteligente

Los pacientes de cuidados intensivos son sedados de forma rutinaria para prevenir el dolor y la ansiedad, permitir que los médicos realicen procedimientos invasivos y mejorar la seguridad del paciente.

Pero es difícil evaluar la cantidad de sedante que se debe usar en los pacientes: con demasiados riesgos adicionales para la salud y muy poco sentido, despiertan y corren el riesgo de lastimarse al retirar accidentalmente dispositivos médicos después de una operación.

El Dr. Sato dijo que el modelo AI de "prueba de concepto" se creó con 24 pacientes postoperatorios, con una edad promedio de 67 años, que ingresaron en la UCI de su hospital entre junio y octubre de 2018.

Se usó una cámara montada en el techo sobre las cabezas de los pacientes para analizar 300 horas de datos cuando los pacientes mostraban claramente sus caras y ojos.

Un total de 99 imágenes se introdujeron en el algoritmo de aprendizaje automático de la Inteligencia Artificial para crear alertas cuando la expresión facial de un paciente sugería que estaban a punto de mover sus brazos de una manera riesgosa.

La investigación se presentó en el congreso Euroanaesthesia de este año en Viena, Austria y aún no se ha presentado a una revista médica.

El Dr. Sato dijo: "Diversas situaciones pueden poner a los pacientes en riesgo, por lo que nuestro siguiente paso es incluir situaciones adicionales de alto riesgo en nuestro análisis y desarrollar una función de alerta para advertir a los profesionales de la salud sobre conductas de riesgo.

"Nuestro objetivo final es combinar varios datos de detección, tales como signos vitales, con nuestras imágenes para desarrollar un sistema de predicción de riesgos totalmente automatizado.

Los investigadores dijeron que la Inteligencia Artificial necesitaba aprender a usar más imágenes de pacientes en diferentes posiciones para que fuera útil en la vida real.

El Dr. Sato agregó que el monitoreo de la conciencia del paciente podría mejorar la capacidad del sistema para distinguir entre comportamientos de alto riesgo y movimientos voluntarios.