Una aplicación de Inteligencia Artificial desarrollada en España logra predecir el riesgo de sepsis, la principal causa de muerte en los hospitales, dado que se produce cuando una infección provoca una reacción en cadena y grave en todo el cuerpo, con 24 horas de anticipación. Logra, por tanto, reducir tanto la mortalidad como las enfermedades asociadas.
La plataforma, que ha sido diseñada por el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), ha demostrado su eficacia, durante más de dos años, en Hospital Universitario Son Llàtzer de Palma de Mallorca y se está extendiendo a otros centros sanitarios españoles.
La sepsis es una complicación derivada de una infección tan grave y frecuente que 170 hospitales españoles han implantado un código sepsis para tratar de anticiparse a la aparición de la reacción. Pero este sistema tiene un elevado número de falsos positivos y negativos, por lo que el porcentaje de detección es muy variable y oscila entre un 20% y un 80%, según la experiencia del equipo médico. Por ejemplo, en algunas ocasiones no se detecta hasta que ya aparecen las primeras disfunciones orgánicas o es demasiado tarde.
El problema es que el diagnóstico de la sepsis es “tremendamente complejo, ya que se puede presentar como peritonitis, neumonía, meningitis… Depende de múltiples condiciones y también de la diferente susceptibilidad genética del paciente”, explica Marcio Borges, coordinador de la Unidad de Sepsis del Hospital Son Llàtzer. Por ello, es tan complicado anticiparse y además la sepsis es una reacción del cuerpo “tiempo dependiente, igual que un infarto o un ictus, si se actúa antes, habrá menos mortalidad, menos consecuencias y menos costes”, añade el también presidente de la Fundación Código Sepsis.
Incidencia al alza
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Al mismo tiempo, la incidencia de sepsis presenta un incremento en torno al 3% anual debido al envejecimiento de la población y a que cada vez hay más terapias o cirugías agresivas que pueden causar inmunodepresión. Se calcula que en los países desarrollados se produce un nuevo caso por cada 100.000 habitantes al día.
Ante ello, el Instituto de Ingeniería del Conocimiento comenzó, en 2018, a trabajar en una herramienta que permita anticiparse a este complejo problema de salud. Para ello, se analizaron los datos de 200.000 pacientes ingresados en el hospital de Palma de Mallorca entre 2014 y 2018. “Y, en paralelo, en la unidad de sepsis, se validó el riesgo de sepsis de estos”, indica Borges. “Revisamos datos de 9.300 pacientes con sepsis y 78.000 sin sepsis. Esto nos permitió comparar nuestro modelo de ‘machine learning’ con los sistemas tradicionales y con un programa propio de detección automatizada y ver las diferencias en falsos positivos. En el caso de la IA había menos de un 9% de falsos positivos, el sistema era muy sensible y preciso”, aclara.
Falsos negativos
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La segunda fase del desarrollo fue la prospectiva: el objetivo era ver si el algoritmo era capaz de avisar en tiempo real al equipo médico si los pacientes iban a tener sepsis o no. Se llevó a cabo desde enero 2019 a abril 2022, periodo durante el que se emitieron 64.524 alertas de posible sepsis, de las cuales fueron revisadas un 30%. La herramienta demostró que solo el 1% son falsos negativos, es decir, los avisos son certeros, apenas falla.
En definitiva, resume el doctor Borges, “la IA puede trabajar con más datos, de una manera más profunda y ve cosas que nosotros no vemos”, con una capacidad predictiva del 96%.
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Ante el éxito, otros dos hospitales, el 12 de Octubre de Madrid y el Complejo Hospitalario Universitario de Albacete, están incorporando el software de IA a sus sistemas de gestión de pacientes. Y la previsión es que se extienda a otros centros, incluso europeos, dado que es la primera herramienta de estas características que se prueba con éxito en la UE.