Durante décadas, la industria de las aerolíneas ha se benefició de las llamadas cajas negras, que registran datos de vuelo y conversaciones en cabina. La información recopilada permite a las aerolíneas aumentar la seguridad al predecir y mitigar los riesgos.
Ahora, una tecnología similar se está trasladando a otro campo de alto riesgo: el quirófano. La nueva tecnología, llamada OR Black Box, se instaló en cuatro quirófanos del Stanford Hospital, la primera en la costa oeste, con planes de expandirse a varias salas más.
Estos sofisticados sistemas de monitoreo capturan todo lo que sucede en la sala de operaciones, desde el desempeño humano hasta las distracciones, los signos vitales del paciente y el mal funcionamiento del equipo, todos los factores que pueden afectar el resultado de un procedimiento.
“Me inspiré en la aviación y en lo que hizo de la aviación la forma de transporte más segura”, dijo Teodoro GrantcharovMD, PhD, el inventor de OR Black Box, quien recientemente se unió a Stanford Medicine como profesor de cirugía.
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“Nuestros pacientes no son aviones, pero muchos de los métodos (la cultura, el enfoque de la seguridad, la búsqueda interminable de ‘más seguro’) son transferibles”, dijo.
La información recopilada por el sistema de monitorización se convierte en un rico recurso del que pueden surgir nuevas soluciones de protocolo. Cuando los equipos de calidad, seguridad y operaciones del Stanford Hospital detectan problemas potenciales en la eficiencia, la colaboración o la seguridad, pueden recurrir a los datos para identificar los factores que se pueden mejorar.
Por ejemplo, las enfermeras pueden notar una ineficiencia cuando algunos de los instrumentos quirúrgicos que se les pide que lleven al quirófano rara vez se usan. Una revisión de los datos podría revelar con qué frecuencia se usó cada herramienta en los 12 meses anteriores y ayudar a reducir la cantidad de instrumentos transportados y esterilizados innecesariamente.
“No podemos llegar a mejoras de calidad precisas sin información de alta calidad”, dijo Grantcharov, explicando que el nuevo sistema genera esa información de alta calidad.
Diferencias en el rendimiento
En la década de 1990, cuando Grantcharov era residente de cirugía en Copenhague, notó una variabilidad en los niveles de habilidad y los resultados quirúrgicos entre sus colegas quirúrgicos. Así que desarrolló un sistema que podía evaluar a los cirujanos mientras realizaban operaciones de realidad virtual y confirmó que existían grandes disparidades.
Entonces esperaba desarrollar una forma de poner el sistema a funcionar en el mundo real, pero pasarían años antes de que la tecnología lo hiciera posible.
En 2006, Grantcharov se mudó a la Universidad de Toronto y comenzó a trabajar con un grupo de ingenieros, diseñadores e investigadores en una caja negra para el quirófano. En unos pocos años, instalaron su primer prototipo en un hospital en el centro de Toronto.
“Empezamos a ver cosas que nunca antes habíamos visto”, dijo. “Cosas importantes para nuestro desempeño, como cómo nos comunicamos, cómo nos tratamos en el quirófano, qué nos distrae, qué tipo de tecnología usamos”.
Cuantos más datos recopilaban, más oportunidades encontraban para mejorar. A diferencia de la caja negra de un avión, el propósito de esta tecnología no es tanto reproducir eventos adversos como comprender todos los factores que podrían provocar daños y minimizar esos riesgos, dijo Grantcharov.
Uno de los sorprendentes hallazgos iniciales del sistema, ahora instalado en una docena de hospitales de todo el país, es cuánta distracción hay en un quirófano moderno, dijo Grantcharov: apertura y cierre constante de puertas, alarmas de máquinas, preguntas y conversaciones secundarias. . Pero una vez anotados, pueden ser mitigados.
Métricas objetivas
La caja negra no es una caja física, sino un sistema de sensores y registradores de datos que se integran en el quirófano. “Tú no lo ves”, dijo. “Lo diseñamos intencionalmente para que no distraiga ni requiera intervención humana. Es un sistema autónomo en segundo plano que se ejecuta todo el tiempo”.
Los múltiples flujos de información recopilados por el sistema, incluidos los datos audiovisuales sobre la cirugía y el entorno, los signos fisiológicos del paciente y el rendimiento del equipo, se sincronizan y analizan mediante inteligencia artificial.
La ejecución de una técnica quirúrgica particular por parte de un cirujano, por ejemplo, puede evaluarse mediante algoritmos entrenados en años de datos reales, dijo maria hawnMD, presidente del Departamento de Cirugía y Profesor de Cirugía Emile Holman.
La comunicación entre el equipo quirúrgico, que a menudo se pasa por alto en la mejora de la calidad, también se puede analizar utilizando IA clínicamente entrenada. “¿El anestesiólogo está alertando al cirujano de que los signos vitales del paciente están cambiando? ¿El cirujano está alertando al anestesiólogo de que está sangrando más de lo que normalmente esperaría en este caso? dijo Hawn.
Otros datos pueden revelar formas de aumentar la eficiencia, reducir el impacto ambiental, aumentar el cumplimiento y mejorar la enseñanza y la tutoría en el quirófano.
Por ejemplo, la tecnología podría señalar un tiempo de rotación inusualmente largo entre los procedimientos quirúrgicos y ayudar a identificar las razones de la demora: tal vez la limpieza de la habitación o traer nuevos equipos lleva demasiado tiempo, o hay una comunicación deficiente sobre cuándo está lista la habitación.
“Estos son datos que nunca antes habíamos tenido para entender realmente lo que está pasando”, dijo Hawn.
El sistema también puede monitorear y mejorar el cumplimiento de los protocolos de seguridad. El uso de la ahora ampliamente adoptada lista de verificación de seguridad quirúrgicapromovido por la Organización Mundial de la Salud, ha ayudado a reducir los errores y los eventos adversos en el quirófano, pero los estudios que utilizan datos de caja negra revelan que hay margen de mejora: los médicos a menudo sobreestiman su propio cumplimiento, dijo Grantcharov.
Cultura de seguridad
El propósito de la tecnología es promover una cultura de seguridad y mejora constante, no echar culpas, enfatizó Hawn. Los rostros se ven borrosos y las voces se distorsionan en los videos para garantizar la privacidad y la confidencialidad tanto del personal como de los pacientes, y las grabaciones se eliminan después de 30 días.
Stanford Medicine está personalizando la retroalimentación que genera su sistema, dijo sam wald, MD, vicepresidente de servicios perioperatorios de Stanford Health Care, quien lidera la implementación. “La retroalimentación se presentará como un tema centrado en el sistema más que en el individuo”, dijo. Un grupo de trabajo de caja negra se reúne semanalmente para revisar informes e identificar oportunidades de mejora.
Stanford Hospital también se unió a Surgical Safety Network, un consorcio de hospitales que utilizan los datos de OR Black Box para comparar y compartir las mejores prácticas.
“Sabemos que comparar el progreso internamente solo puede llevarnos hasta cierto punto como organización”, dijo Wald. “Obtener información de otros y usar datos compartidos para mejorar la calidad y el rendimiento nos llevará de un camino lineal a uno exponencial”.
Cuando Grantcharov les cuenta a los pacientes sobre la tecnología, generalmente se sorprenden de que aún no se esté utilizando.
“Stanford Medicine ya es una máquina basada en datos que funciona bien, por lo que solo estamos agregando otra capa y otra oportunidad para seguir mejorando”, dijo Grantcharov.
En cinco o diez años, dijo, “nadie imaginará un quirófano moderno sin una caja negra”.
Fuente: Universidad Stanford
