Junto al Hospital Universitario Son Llàtzer (Palma de Mallorca) y MSD, el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) presenta un sofisticado algoritmo para identificar a tiempo la sepsis: BISEPRO.
Las sepsis es un proceso tiempo-dependiente que afecta cada año en España a 50.000 personas, de las que 17.000 mueren, según la Sociedad Española de Medicina Intensiva, Crítica y Unidades Coronarias (SEMICYUC).
La detección precoz de sepsis es la clave, ya que cada hora de retraso en la correcta administración de antibióticos se asocia a una disminución de la supervivencia del 7,6%.
Por ello, el uso del Big Data y la Inteligencia Artificial están resultando de gran utilidad en este sentido en el ámbito sanitario, y así lo sugieren los datos preliminares del proyecto BISEPRO.
Envío de alertas de sepsis en tiempo real
La Unidad de Sepsis del Hospital Universitario Son Llàtzer, pionera en Europa, ha incorporado a su protocolo habitual – el Código Sepsis – un software que chequea, asocia y analiza en tiempo real los datos de miles de pacientes. Hasta el momento, han sido tratados los datos de cerca de 60.000 personas que han pasado por el centro los últimos cuatro años.
Una de las principales novedades que incorpora este sistema es que no se limita al análisis retrospectivo de los datos disponibles, sino que lo hará también de manera prospectiva. Es decir, se utilizará la información disponible para poder hacer una predicción más precisa y certera.
En concreto, la herramienta actualizará cada 15-30 minutos la evaluación de todos los pacientes atendidos en el hospital y, si detecta una posible sepsis, enviará una alerta al médico de forma inmediata.
Para Julia Díaz, directora del área de Health and Energy Predictive Analytics del IIC, una de las principales características del programa es que combina el conocimiento del profesional clínico con la realidad de la información de los pacientes:
La experiencia del experto sigue siendo la única válida, pero la herramienta ofrece de manera más certera una recomendación de posible sepsis porque utiliza otra realidad adicional que ayuda en el diagnóstico.
Eficacia en la identificación de pacientes con riesgo de sepsis
Los datos presentados son esperanzadores en lo que respecta a la utilidad de la herramienta para incrementar la detección precoz de casos de sepsis y reducir los falsos positivos.
Según indica el doctor Marcio Borges, coordinador de la Unidad de Sepsis,
El incremento de la eficacia a la hora de identificar los pacientes con riesgo de sepsis permite evitar diagnósticos erróneos, una individualización del proceso clínico y un mejor manejo de la afección.
Además, se trata de un proceso es sostenible y comporta una optimización del uso de recursos y de las estancias hospitalarias, así como una utilización eficiente de antibióticos.
Con los datos disponibles, se abre, en palabras del doctor Borges, la vía a la implantación de esta tecnología como herramienta válida que podría generalizarse en los hospitales:
El sistema es revolucionario y puede suponer un cambio radical en nuestra práctica clínica diaria, al facilitar la detección precoz de pacientes que hoy identificamos erróneamente utilizando criterios clínicos clásicos u otros sistemas automatizados.