La inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para una atención precoz y personalizada de la sepsis, una afección tiempo-dependiente con una mortalidad de entre el 32 y el 50 %. Desde el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) llevamos tiempo trabajando en un sistema de alertas inteligentes: BIAlert Sepsis, que acaba de convertirse en la primera IA española para la predicción de sepsis que obtiene el marcado CE (nivel IIa).

Otorgado por Intertek Medical Notified Body AB, organismo acreditado por la UE, este certificado lo avala como producto sanitario de acuerdo con los requisitos de calidad, seguridad, eficacia y correcta información exigidos por las directivas comunitarias y la Agencia Española del Medicamento y Productos Sanitarios (AEMPS) para su comercialización.

De esta forma, BIAlert Sepsis ha pasado de ser un proyecto de investigación a convertirse en una herramienta validada en la práctica asistencial y que ya lleva dos años y medio demostrando su eficacia en el Hospital Universitario Son Llàtzer de Palma de Mallorca. Aquí se ha comprobado que predice el riesgo de sepsis con 24 horas de antelación y con una capacidad predictiva del 96%, tras ser entrenado con datos de más de 200.000 pacientes españoles.

¿Qué aporta BIAlert Sepsis al sector salud?

Ante la complejidad del diagnóstico de la sepsis, que se presenta con mucha variabilidad y depende de distintas condiciones del paciente, la inteligencia artificial podía servir de apoyo al profesional médico y complementar el Código Sepsis ya implantado en 170 hospitales españoles.

BIAlert Sepsis combina el conocimiento médico con técnicas de IA que infieren nuevos casos de sepsis tras el análisis del histórico de datos médicos, reduciendo las elevadas cifras (65%) de falsos positivos y negativos de los protocolos. Por ejemplo, en el Hospital Universitario Son Llàtzer, se han identificado hasta 200 casos nuevos de sepsis en un año que no se hubieran detectado si se hubieran aplicado únicamente las reglas médicas.

En la práctica, BIAlert Sepsis se ejecuta con los datos actualizados del hospital, cargándolos automáticamente de la historia clínica sin generar trabajo adicional al profesional.  Recoge cada 30 minutos información de cada paciente ingresado y emite una alerta en forma de recomendación si detecta una posible sepsis, para que el clínico la valore y valide. Para ello, se basa en el análisis de hasta 200 variables clínicas relevantes para el diagnóstico.

“Es una pequeña revolución de lo que hacíamos hasta ahora, que sabíamos que no era suficiente, ya que no habíamos sido capaces de identificar precozmente la sepsis. Ahora ya no tenemos que esperar a que se presenten las primeras disfunciones orgánicas”, destaca Marcio Borges, coordinador de la Unidad Multidisciplinar de Sepsis del hospital, miembro del Grupo de Sepsis del IdISba y presidente de la Fundación Código Sepsis.

Así pues, BIAlert Sepsis permite un mejor manejo de la sepsis en la medida en que acorta el tiempo de respuesta de tratamiento, personaliza el proceso clínico y optimiza la gestión y los recursos del hospital.

Desarrollo y adaptación de BIAlert Sepsis

En 2018 el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) empezó a trabajar en el algoritmo con el Hospital Universitario Son Llàtzer, a raíz de un concurso que lanzó la Fundación Instituto de Investigación Sanitaria Illes Balears (IdISBa). En el marco de un proyecto de investigación, se desarrolló BIAlert Sepsis en dos fases.

En primer lugar, se llevó a cabo un análisis restrospectivo de los datos históricos de 200.000 pacientes. A partir de esta información médica, se identificaron las variables determinantes para la predicción de la sepsis y se entrenó el modelo de Machine Learning.

Después, en la fase prospectiva, se probó y validó el modelo, comprobando que era capaz de avisar en tiempo real al equipo médico de posibles casos de sepsis. Es aquí donde la herramienta se adapta a la casuística de cada hospital: “La sepsis no se define de la misma manera en todos los centros sanitarios. Es fundamental la colaboración con el equipo médico para llevar a cabo esa adaptación local. Si queremos que la herramienta sea precisa hay que personalizar y particularizar”, explica Elisa Martín, directora del área de Salud del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC).

BIAlert Sepsis está pensado para que se integre en la práctica clínica y en la dinámica de cada hospital. Según la metodología del IIC, la adaptación de la herramienta necesita contar con los conocimientos y la confianza del equipo médico, que supervisa el proceso y valida los resultados de los modelos, a la vez que va viendo que la herramienta puede aportar valor a su trabajo. Ya en la práctica, la decisión del especialista médico sigue siendo la única válida, el sistema solo le sugiere revisar los datos de un paciente determinado, con una alta probabilidad de desarrollar sepsis, para así actuar más rápidamente.

¿Cómo se implementa BIAlert Sepsis en un hospital?

Las experiencias y pruebas, tanto técnicas como clínicas, llevadas a cabo con BIAlert Sepsis han servido para apoyar el marcado CE que lo certifica como producto sanitario. Ahora, tras su integración en el Hospital Universitario Son Llàtzer, 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. Todos ellos han tenido o tendrán que seguir una serie de pasos para ello:

1. Lo debe aprobar el comité ético del hospital.
2. Se firma un acuerdo de protección de datos / confidencialidad.
3. Se necesita únicamente tener un servidor, que cualquier centro puede tener, con un ordenador con algo de memoria (nada excepcional).
4. Se elabora un diccionario para etiquetar de manera estándar los criterios clínicos en cada hospital. No genera trabajo adicional al profesional.
5. Se instala en remoto y se hace una revisión en remoto también para confirmar que todo va bien.
6. El sistema lee los datos de la historia clínica de los pacientes cada 30 minutos como máximo, aunque se pueden programar hasta lecturas cada 15 minutos.
7. El sistema lanza una alerta cuando existen posibilidades significativas de que el paciente desarrolle sepsis en las próximas 24 horas.
8. El equipo médico realiza pruebas al paciente para detectar el patógeno que le va a generar la sepsis.
9. El paciente recibe medicación para prevenir la sepsis.

Por la ley de protección de datos, los centros no pueden compartir datos entre sí, pero el algoritmo va aprendiendo cada vez más de la experiencia, por lo que su efectividad solo puede ir en aumento, ofreciendo predicciones cada vez más afinadas. BIAlert Sepsis es una solución tecnológica made in Spain que puede cambiar el paradigma del manejo de la sepsis y hace realidad la promesa de la aplicación de la IA en salud.