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Big data and machine learning in critical care: Opportunities for collaborative research

Publicado en:Medicina Intensiva. 43 (1): 52-57 - 2019-02-01 43(1), DOI: 10.1016/j.medin.2018.06.002

Autores: Nunez Reiz, Antonio; Sanchez Garcia, Miguel; Martinez Sagasti, Fernando; Alvarez Gonzalez, Manuel; Blesa Malpica, Antonio; Martin Benitez, Juan Carlos; Nieto Cabrera, Mercedes; del Pino Ramirez, Angela; Gil Perdomo, Jose Miguel; Prada Alonso, Jesus; Ceti, Leo Anthony; de la Hoz, Miguel Angel Armengol; Deliberato, Rodrigo; Paik, Kenneth; Pollard, Tom; Raffa, Jesse; Torres, Felipe; Mayol, Julio; Chafer, Joan; Gonzalez Ferrer, Arturo; Rey, Angel; Gonzalez Luengo, Henar; Fico, Giuseppe; Lombroni, Ivana; Hernandez, Liss; Lopez, Laura; Merino, Beatriz; Fernanda Cabrera, Maria; Teresa Arredondo, Maria; Bodi, Maria; Gomez, Josep; Rodriguez, Alejandro

Afiliaciones

Hosp Clin San Carlos, Crit Care Dept, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Inst Invest Sanit San Carlos, Unidad Innovac, Madrid, Spain - Autor o Coautor
MIT, MIT Crit Data Grp, Boston, MA USA - Autor o Coautor
Rovira & Virgili Univ, Intens Care Unit, Hosp Univ Joan XXIII, Inst Invest Sanit Pere Virgili, Tarragona, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Life Supporting Technol, Madrid, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

The introduction of clinical information systems (CIS) in Intensive Care Units (ICUs) offers the possibility of storing a huge amount of machine-ready clinical data that can be used to improve patient outcomes and the allocation of resources, as well as suggest topics for randomized clinical trials. Clinicians, however, usually tack the necessary training for the analysis of large databases. In addition, there are issues referred to patient privacy and consent, and data quality. Multidisciplinary collaboration among clinicians, data engineers, machine-learning experts, statisticians, epidemiologists and other information scientists may overcome these problems. A multidisciplinary event (Critical Care Datathon) was held in Madrid (Spain) from 1 to 3 December 2017. Under the auspices of the Spanish Critical Care Society (SEMICYUC), the event was organized by the Massachusetts Institute of Technology (MIT) Critical Data Group (Cambridge, MA, USA), the Innovation Unit and Critical Care Department of San Carlos Clinic Hospital, and the Life Supporting Technologies group of Madrid Polytechnic University. After presentations referred to big data in the critical care environment, clinicians, data scientists and other health data science enthusiasts and lawyers worked in collaboration using an anonymized database (MIMIC III). Eight groups were formed to answer different clinical research questions elaborated prior to the meeting. The event produced analyses for the questions posed and outlined several future clinical research opportunities. Foundations were laid to enable future use of ICU databases in Spain, and a timeline was established for future meetings, as an example of how big data analysis tools have tremendous potential in our field. (C) 2018 Elsevier Espana, S.L.U. y SEMICYUC. All rights reserved.

Palabras clave

artificial intelligencebases de datos clínicosbig dataclinical databasescollaborative workdatathoninteligencia artificialmachine learningmimic iiiArtificial intelligenceBases de datos clínicosBig dataClinical databasesCollaborative workCritical careCritical illnessDatabases, factualDatathonHumansInteligencia artificialIntensive-careInterdisciplinary researchMachine learningMachine teamingMimic iiiSeveritySpainTrabajo colaborativo

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Medicina Intensiva, y aunque la revista se encuentra clasificada en el cuartil Q3 (Agencia WoS (JCR)), su enfoque regional y su especialización en Critical Care Medicine, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales de Scopus Elsevier, arroja un valor para la media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.18, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 7.1 (fuente consultada: Dimensions Jun 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-06-12, el siguiente número de citas:

  • WoS: 22
  • Scopus: 25
  • Europe PMC: 11
  • Google Scholar: 33
  • OpenCitations: 25

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-06-12:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 173.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 186 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 24.15.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 42 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Israel; United States of America.