BurnCalc: Aplicación Móvil para categorización de paciente Gran Quemado

Las quemaduras son un problema de salud pública a nivel mundial, tanto por su mortalidad como por su morbilidad, que se traduce en discapacidad. En Chile, aproximadamente 6.000 pacientes al año requieren hospitalización por quemaduras, de los que alrededor de 90% son derivados al Centro de Referencia Nacional del Gran Quemado Adulto Hospital de Asistencia Pública Alejandro del Río. Si bien, la incorporación de esta problemática ha sido afiliada dentro de las garantías explícitas en salud para pacientes Gran Quemado desde el 2007, existen problemas derivados de la evaluación inicial, principalmente debido a errores de estimación de la extensión corporal de la quemadura, lo que incide en una sobrestimación o subestimación del área afectada, impactando de manera directa los parámetros que determinan el índice de gravedad del paciente y su consiguiente riesgo vital.

Con estos antecedentes, es que nace BurnCalc, una aplicación móvil que busca generar una estimación automatizada del índice de gravedad de un paciente quemado, considerando desde el cálculo de la superficie corporal, variables de gravedad y parámetros definidos según guías clínicas del MINSAL como:  genero, edad, extensión corporal, profundidad, localización de la quemadura, entre otras. A su vez, esta App entrega recomendaciones para los médicos de acuerdo al resultado transmitido.

En síntesis, es una herramienta de apoyo al diagnóstico y manejo inicial del paciente quemado. Esta App fue ganadora del premio a la innovación en agosto del 2016, en el IX Congreso Chileno de Quemaduras, organizado por SOCHIQUEM, la Sociedad Chilena de Quemados.    

En un trabajo conjunto entre el suscrito y "mi vecina" la Dra. Adriana Alzate Rodas, cirujana del Servicio de Quemados del Hospital de Urgencia Asistencia Pública HUAP, diseñamos y creamos esta App. Con el fin de que los médicos pudieran contar con una herramienta que los apoyara en la toma de decisiones de manera eficiente y con la mejor evidencia posible, disminuyendo errores de estimación, mejorando significativamente el diagnóstico clínico y eventual pronóstico de las personas.

Luis Baeza Cid (Docente de la carrera de Informática Biomédica de la Escuela de Salud de Duoc UC).