{"id":43773,"date":"2024-01-30T12:52:55","date_gmt":"2024-01-30T18:52:55","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=43773"},"modified":"2025-10-18T22:23:41","modified_gmt":"2025-10-19T04:23:41","slug":"herramienta-de-ia-predice-sepsis-con-exito-y-reduce-mortalidad-en-17","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/herramienta-de-ia-predice-sepsis-con-exito-y-reduce-mortalidad-en-17\/","title":{"rendered":"Herramienta de IA predice sepsis con \u00e9xito y reduce mortalidad en 17%"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de la Universidad de California San Diego aplican modelo de IA para identificar r\u00e1pidamente riesgos de infecci\u00f3n por sepsis en salas de emergencia.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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El estudio: \u201cImpacto de un modelo de predicci\u00f3n de sepsis de aprendizaje profundo en la calidad de la atenci\u00f3n y la supervivencia\u201d publicado por investigadores de la Universidad de California, San Diego (UC San Diego),\u00a0 <\/span>en npj Digital Medicine<\/span><\/a> ,muestra la utilizaci\u00f3n de un algoritmo de inteligencia artificia (IA) con la capacidad de monitorear diversas variables para detectar sepsis antes de la aparici\u00f3n de los s\u00edntomas. Seg\u00fan el estudio, alrededor de 1.7 millones de adultos en Estados Unidos desarrollan sepsis cada a\u00f1o y 350 mil mueren por infecci\u00f3n en la sangre, que puede desencadenar una reacci\u00f3n en cadena potencialmente mortal en todo el cuerpo.<\/p>

En el estudio, investigadores de la Facultad de Medicina de la UC San Diego desarrollaron un modelo de IA en los departamentos de emergencia del UC San Diego Health para identificar r\u00e1pidamente a pacientes en riesgo de infecci\u00f3n por sepsis.<\/p>

El algoritmo de IA, denominado COMPOSER, desarrollado previamente por el equipo de investigaci\u00f3n, result\u00f3 en una reducci\u00f3n del 17% en la mortalidad. Este modelo emplea datos en tiempo real para predecir la sepsis antes de que se manifiesten cl\u00ednicamente, monitoreando continuamente m\u00e1s de 150 variables del paciente, como resultados de laboratorio, signos vitales, medicamentos actuales, datos demogr\u00e1ficos e historial m\u00e9dico.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cFunciona de forma silenciosa y segura entre bastidores, vigilando continuamente a cada paciente en busca de signos de posible sepsis\u201d, explic\u00f3 el Dr. Gabriel Wardi, jefe de la Divisi\u00f3n de Cuidados Cr\u00edticos del Departamento de Medicina de Urgencias de la UC San Diego.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El algoritmo alerta al personal de enfermer\u00eda si detecta m\u00faltiples variables que indican un alto riesgo de infecci\u00f3n por sepsis, lo que permite una intervenci\u00f3n temprana y un plan de tratamiento adecuado. El estudio, que examin\u00f3 m\u00e1s de 6 mil admisiones de pacientes antes y despu\u00e9s de la implementaci\u00f3n de COMPOSER, es el primero en informar mejoras en los resultados del paciente mediante el uso de un modelo de aprendizaje profundo de IA.<\/p>

\u201cEstos algoritmos avanzados de IA pueden detectar patrones que inicialmente no son obvios para el ojo humano”, explic\u00f3 el coautor del estudio, el Dr. Shamim Nemati, profesor asociado de inform\u00e1tica biom\u00e9dica y director de an\u00e1lisis predictivo en la UC San Diego. \u201cEl sistema puede analizar estos factores de riesgo y llegar a una predicci\u00f3n muy precisa de la sepsis. Por el contrario, si los patrones de riesgo pueden ser explicados por otras condiciones con mayor confianza, entonces no se enviar\u00e1n alertas\u201d, resalt\u00f3.<\/p>

El COMPOSER, activado en diciembre de 2022, se utiliza ahora en varias unidades hospitalarias dentro del UC San Diego Health, y pronto estar\u00e1 operativo en el nuevo campus de salud, UC San Diego Health East Campus.\u00a0 <\/span>De esta manera, este modelo de IA mostr\u00f3 el potencial de ser una alternativa capaz de prevenir la muerte de pacientes con sepsis.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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UC SAN DIEGO <\/b><\/p>

https:\/\/health.ucsd.edu\/news\/press-releases\/2024-01-23-study-ai-surveillance-tool-successfully-helps-to-predict-sepsis-saves-lives<\/a><\/span><\/p>

NATURE<\/b><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-023-00986-6<\/a><\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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En el estudio, investigadores de la Facultad de Medicina de la UC San Diego desarrollaron un modelo de IA en los departamentos de emergencia del UC San Diego Health para identificar r\u00e1pidamente a pacientes en riesgo de infecci\u00f3n por sepsis. El algoritmo de IA, denominado COMPOSER, desarrollado previamente por el equipo de investigaci\u00f3n, result\u00f3 en una reducci\u00f3n del 17% en la mortalidad. Este modelo emplea datos en tiempo real para predecir la sepsis antes de que se manifiesten cl\u00ednicamente, monitoreando continuamente m\u00e1s de 150 variables del paciente, como resultados de laboratorio, signos vitales, medicamentos actuales, datos demogr\u00e1ficos e historial m\u00e9dico. \u201cFunciona de forma silenciosa y segura entre bastidores, vigilando continuamente a cada paciente en busca de signos de posible sepsis\u201d, explic\u00f3 el Dr. Gabriel Wardi, jefe de la Divisi\u00f3n de Cuidados Cr\u00edticos del Departamento de Medicina de Urgencias de la UC San Diego. El algoritmo alerta al personal de enfermer\u00eda si detecta m\u00faltiples variables que indican un alto riesgo de infecci\u00f3n por sepsis, lo que permite una intervenci\u00f3n temprana y un plan de tratamiento adecuado. El estudio, que examin\u00f3 m\u00e1s de 6 mil admisiones de pacientes antes y despu\u00e9s de la implementaci\u00f3n de COMPOSER, es el primero en informar mejoras en los resultados del paciente mediante el uso de un modelo de aprendizaje profundo de IA. \u201cEstos algoritmos avanzados de IA pueden detectar patrones que inicialmente no son obvios para el ojo humano”, explic\u00f3 el coautor del estudio, el Dr. Shamim Nemati, profesor asociado de inform\u00e1tica biom\u00e9dica y director de an\u00e1lisis predictivo en la UC San Diego. \u201cEl sistema puede analizar estos factores de riesgo y llegar a una predicci\u00f3n muy precisa de la sepsis. Por el contrario, si los patrones de riesgo pueden ser explicados por otras condiciones con mayor confianza, entonces no se enviar\u00e1n alertas\u201d, resalt\u00f3. El COMPOSER, activado en diciembre de 2022, se utiliza ahora en varias unidades hospitalarias dentro del UC San Diego Health, y pronto estar\u00e1 operativo en el nuevo campus de salud, UC San Diego Health East Campus.\u00a0 De esta manera, este modelo de IA mostr\u00f3 el potencial de ser una alternativa capaz de prevenir la muerte de pacientes con sepsis. BIBLIOGRAF\u00cdA UC SAN DIEGO https:\/\/health.ucsd.edu\/news\/press-releases\/2024-01-23-study-ai-surveillance-tool-successfully-helps-to-predict-sepsis-saves-lives NATURE https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-023-00986-6<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":43775,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-43773","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43773","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=43773"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43773\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/43775"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43773"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43773"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43773"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}