Investigadores de la Universidad de California San Diego aplican modelo de IA para identificar rápidamente riesgos de infección por sepsis en salas de emergencia.
El estudio: “Impacto de un modelo de predicción de sepsis de aprendizaje profundo en la calidad de la atención y la supervivencia” publicado por investigadores de la Universidad de California, San Diego (UC San Diego), en npj Digital Medicine ,muestra la utilización de un algoritmo de inteligencia artificia (IA) con la capacidad de monitorear diversas variables para detectar sepsis antes de la aparición de los síntomas. Según el estudio, alrededor de 1.7 millones de adultos en Estados Unidos desarrollan sepsis cada año y 350 mil mueren por infección en la sangre, que puede desencadenar una reacción en cadena potencialmente mortal en todo el cuerpo.
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 rápidamente a pacientes en riesgo de infección por sepsis.
El algoritmo de IA, denominado COMPOSER, desarrollado previamente por el equipo de investigación, resultó en una reducción del 17% en la mortalidad. Este modelo emplea datos en tiempo real para predecir la sepsis antes de que se manifiesten clínicamente, monitoreando continuamente más de 150 variables del paciente, como resultados de laboratorio, signos vitales, medicamentos actuales, datos demográficos e historial médico.
“Funciona de forma silenciosa y segura entre bastidores, vigilando continuamente a cada paciente en busca de signos de posible sepsis”, explicó el Dr. Gabriel Wardi, jefe de la División de Cuidados Críticos del Departamento de Medicina de Urgencias de la UC San Diego.
El algoritmo alerta al personal de enfermería si detecta múltiples variables que indican un alto riesgo de infección por sepsis, lo que permite una intervención temprana y un plan de tratamiento adecuado. El estudio, que examinó más de 6 mil admisiones de pacientes antes y después de la implementación de COMPOSER, es el primero en informar mejoras en los resultados del paciente mediante el uso de un modelo de aprendizaje profundo de IA.
“Estos algoritmos avanzados de IA pueden detectar patrones que inicialmente no son obvios para el ojo humano”, explicó el coautor del estudio, el Dr. Shamim Nemati, profesor asociado de informática biomédica y director de análisis predictivo en la UC San Diego. “El sistema puede analizar estos factores de riesgo y llegar a una predicción 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 enviarán alertas”, resaltó.
El COMPOSER, activado en diciembre de 2022, se utiliza ahora en varias unidades hospitalarias dentro del UC San Diego Health, y pronto estará operativo en el nuevo campus de salud, UC San Diego Health East Campus. De esta manera, este modelo de IA mostró el potencial de ser una alternativa capaz de prevenir la muerte de pacientes con sepsis.
