{"id":49542,"date":"2024-09-05T09:16:43","date_gmt":"2024-09-05T15:16:43","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=49542"},"modified":"2025-10-18T00:48:53","modified_gmt":"2025-10-18T06:48:53","slug":"herramienta-basada-en-ia-mejora-la-gestion-y-la-toma-de-decisiones-de-sepsis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/herramienta-basada-en-ia-mejora-la-gestion-y-la-toma-de-decisiones-de-sepsis\/","title":{"rendered":"Herramienta basada en IA mejora la gesti\u00f3n y la toma de decisiones de sepsis"},"content":{"rendered":"
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Esta herramienta centrada en los pacientes y en los profesionales de la salud busca combinar el uso de IA con la experiencia de los m\u00e9dicos para mejorar la toma de decisiones de sepsis y predecir los pacientes en riesgo de presentar esta afecci\u00f3n.<\/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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La sepsis es una afecci\u00f3n que se produce cuando el sistema inmunitario responde de manera extrema a una infecci\u00f3n, provocando lesiones en sus propios tejidos y \u00f3rganos. El diagn\u00f3stico de sepsis se basa en s\u00edntomas y signos cl\u00ednicos, as\u00ed como en datos de laboratorio, por lo que puede ser dif\u00edcil de diagnosticar debido a que sus s\u00edntomas (fiebre, presi\u00f3n arterial baja, aumento de la frecuencia card\u00edaca y problemas respiratorios), se parecen a los de otras enfermedades. En este sentido cient\u00edficos de la Universidad Estatal de Ohio (OSU, en ingl\u00e9s), dise\u00f1aron SepsisLab, una herramienta para predecir el riesgo de sepsis de un paciente.<\/p>

Este sistema basado en inteligencia artificial (IA) busca apoyar la toma de decisiones de los m\u00e9dicos acerca de pacientes hospitalarios en riesgo de sepsis. SepsisLab fue desarrollado a partir de comentarios de personal m\u00e9dico y de enfermer\u00eda que tratan a paciente en departamentos de emergencia y unidades de cuidados intensivos (UCI), donde se encuentran con m\u00e1s frecuencia los casos de sepsis.<\/p>

Esta herramienta se distingue de otras soluciones de IA que solo utilizan registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos para la predicci\u00f3n de sepsis, sin tomar en cuenta datos de entrada de los profesionales. De esta manera, los cient\u00edficos de la OSU dise\u00f1aron SepsisLab para la predicci\u00f3n del riesgo de sepsis en cuatro horas, sin embargo, mientras el tiempo avanza, el mismo sistema identifica informaci\u00f3n faltante del paciente, cuantifica su importancia y ofrece a los m\u00e9dicos una imagen visual sobre las afectaciones a la predicci\u00f3n final del riesgo.<\/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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Las primeras pruebas realizadas utilizaron una combinaci\u00f3n de datos de pacientes disponibles p\u00fablicamente y privados mostraron que agregar un 8% de los datos recomendados mejor\u00f3 la precisi\u00f3n de predicci\u00f3n de sepsis del sistema en un 11%.\u201cEl modelo actual representa un paradigma de competencia entre humanos e IA m\u00e1s tradicional, que genera numerosas falsas alarmas molestas en las UCI y salas de emergencia sin escuchar a los m\u00e9dicos\u201d, expres\u00f3 Ping Zhang, profesor de ciencias de la computaci\u00f3n en ingenier\u00eda e inform\u00e1tica biom\u00e9dica en OSU.<\/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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Zhang explic\u00f3 que el objetivo de esta herramienta es involucrar a la IA en cada paso intermedio de la toma de decisiones, adem\u00e1s, tambi\u00e9n contempla el reclutamiento de m\u00e9dicos. \u201cEsta es una verdadera colaboraci\u00f3n entre cient\u00edficos inform\u00e1ticos y m\u00e9dicos para desarrollar un sistema centrado en el ser humano que pone al m\u00e9dico al mando\u201d, detall\u00f3.<\/p>

Esta herramienta se basa en un modelo de machine learning previo desarrollado por Zhang y sus colegas. SepsiLab genera una predicci\u00f3n de riesgo de manera r\u00e1pida, pero produce una nueva predicci\u00f3n cada hora despu\u00e9s de que se agregan nuevos datos de pacientes al sistema.<\/p>

\u201cSi el modelo de imputaci\u00f3n no puede imputar con precisi\u00f3n el valor faltante y se trata de un valor muy importante, se debe observar la variable. Nuestro algoritmo de detecci\u00f3n activa tiene como objetivo encontrar dichos valores faltantes e indicar a los m\u00e9dicos qu\u00e9 variables adicionales podr\u00edan necesitar observar, variables que pueden hacer que el modelo de predicci\u00f3n sea m\u00e1s preciso\u201d, explic\u00f3 el primer autor del estudio Changchang Yin.<\/p>

De esta manera, las pruebas demostraron que agregar un 8% de nuevos datos de pruebas de laboratorio, signos vitales y otras variables de alto valor, redujo la incertidumbre propagada en el modelo en un 70%, que adem\u00e1s contribuy\u00f3 a una mejora del 11% en la precisi\u00f3n del riesgo de sepsis.<\/p>

\u201cEl centro de la medicina es probar hip\u00f3tesis y tomar decisiones minuto a minuto que no sean simplemente \u2018s\u00ed\u2019 o \u2018no\u2019. Imaginamos a una persona en el centro de la interacci\u00f3n usando IA para ayudar a que ese ser humano se sienta sobrehumano\u201d, expres\u00f3 Zhang.<\/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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OSU<\/strong><\/p>

https:\/\/news.osu.edu\/a-human-centered-ai-tool-to-improve-sepsis-management\/<\/a><\/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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