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VII C
ongreso
C
hileno
de
KINESIOLOGÍA INTENSIVA
O - N°10
Máquina de Soporte Vectorial como predictor de Èxito o fracaso de la extubación en
paciente crítico
Tomás Santibáñez Arellano
1-2
, Claudio Tapia Malebrán
3
.
Unidad de Kinesiología, Hospital San José, Chile
1
; Carrera de Kinesiología, Facultad de Medicina, Clínica Alemana Universidad del Desarrollo, San-
tiago, Chile
2
; Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile, Chile
3
.
Introducción:
El proceso de retiro o remoción del
tubo endotraqueal en pacientes ventilados mecánica-
mente de manera invasiva (VMI) es llamado extubación.
Los indicadores mayormente utilizados de éxito o fraca-
so en la extubación son el Índice de Respiración Rápida
y Superficial (IRRS) y la Prueba de Ventilación Espon-
tánea (SBT). El fracaso está relacionado con un origen
cardiaco, respiratorio, neurológico y motor. El avance en
el procesamiento de datos ha favorecido el desarrollo de
herramientas matemáticas y estadísticas que apoyan la so-
lución de problemas clínicos. Una de estas herramientas
es un clasificador llamado Máquina de Soporte Vectorial
(SVM), presentándose como una herramienta factible de
utilizar y simple de interpretar.
Objetivo:
Diseñar un clasificador basado en máqui-
na de soporte vectorial para predecir el éxito o fracaso
en la extubación de pacientes en ventilación mecánica
invasiva.
Materiales y método:
Este estudio, de diseño retros-
pectivo, fue aprobado por el Comité de Ética de la In-
vestigación del Servicio de Salud Metropolitano Norte.
Se incorporaron sujetos sometidos a VMI por más de
24 horas y que no presentaran cánula de traqueosto-
mía. Previo a la extubación se registraron 29 variables,
representantes de los sistemas relacionados al fracaso,
extraídas desde los exámenes del mismo día o del últi-
mo examen obtenido. Las variables Presión Inspiratoria
Máxima (PIM), Flujo Espiratorio Pico (PEF) y Presión
de Oclusión (P0.1) se obtuvieron desde el ventilador
mecánico. El IRRS se obtuvo mediante ventilometría en
tubo T o desde el ventilador mecánico tras 30í de SBT.
El éxito se considero tras 48 horas sin requerir asistencia
mecánica ventilatoria.
Análisis de Datos:
En Weka
©
se generó un ranking
por entropía de los datos. Posteriormente se clasificó con
SVM utilizando las dos primeras variables y el 10%-
20%-30%-40%-50% y 100% de las variables en función
del ranking obtenido. Se compararon los valores de sen-
sibilidad, especificidad, valor predictivo positivo, valor
predictivo negativo y exactitud entre SVM, IRRS y PIM.
Las matrices de Grupo Éxito y Grupo Fracaso se genera-
ron en Matlab
©
.
Resultados:
Se incluyeron 30 hombres y 17 mujeres.
Grupo Éxito: 19 hombres y 12 mujeres. Grupo Fracaso:
11 hombres y 5 mujeres. La variable VT/IBW obtuvo la
mayor entropía con 0.353 seguida de Hematocrito con
0.252. Las demás variables presentaron entropía equiva-
lente a cero. El mejor rendimiento de SVM se logró con
el 40% de las variables.
Conclusión:
La predicción de éxito o fracaso basado
en SVM logró excelentes resultados en términos del ren-
dimiento y de la cantidad necesaria de variables a utilizar
R
evista
C
hilena
de
M
edicina
I
ntensiva
2016; V
ol
31(2): 119-129