Creación de un gemelo digital de oxigenación por membrana extracorpórea utilizando datos de pacientes de alta...

Área de la Ciencia:

• Simulación Médica
• Salud Digital
• Soporte Cardiopulmonar

Sus antecedentes:

• La oxigenación por membrana extracorpórea (ECMO) es vital para la insuficiencia cardiopulmonar grave.
• La formación se ve limitada por la disponibilidad, el costo y la logística de los simuladores.
• Se necesita una solución de formación en ECMO de alta fidelidad y accesible.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un gemelo digital de ECMO para entrenamiento en realidad virtual (RV).
• Crear un entorno de simulación realista y receptivo para la educación en ECMO.

Principales métodos:

• Integración de datos de ECMO de alta frecuencia y datos de EHR de 335 pacientes.
• Desarrollo de un modelo jerárquico de dos etapas que predice los resultados de ECMO y los signos vitales del paciente.
• Implementación del modelo en un simulador de RV Unreal Engine con rendimiento en tiempo real.

Principales resultados:

• El modelo de gemelo digital logró un RMSE bajo para parámetros fisiológicos clave (p. ej., PA, FC, SpO2, ETCO2).
• Las redes neuronales generaron predicciones clínicamente coherentes.
• Las pruebas de expertos validaron el rendimiento del simulador y la plausibilidad fisiológica.

Conclusiones:

• Los datos de ECMO de alta resolución pueden crear un gemelo digital funcional para entrenamiento en RV.
• Este marco mejora la accesibilidad de la educación en ECMO.
• Proporciona una base para futuras plataformas de gemelos digitales de cuidados intensivos y validación multicéntrica.