En sepsis, el tiempo es un factor determinante para la evolución del paciente, ya que identificarla cuanto antes hace que los profesionales sanitarios puedan conocer la situación del paciente, tomar decisiones y tratarle antes de que se produzca una evolución desfavorable.
Con motivo del Día Mundial de la Sepsis, el Dr. Ángel Estella, del Servicio de Medicina Intensiva del Hospital Universitario de Jerez de la Frontera, condujo un videopodcast en el que particparon Elisa Martín, directora del área del salud de Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), junto con el Dr. Marcio Borges coordinador de la Unidad Multidisciplinar de Sepsis del Hospital Universitario Son Llàtzer, miembro del Grupo de Sepsis del IdISba y presidente de la Fundación Código Sepsis. En el videopodcast hablaron sobre cómo el uso de técnicas de inteligencia artificial ayuda a la detección temprana de sepsis y shock séptico.
Detectar la sepsis antes de que sea evidente
El problema de la sepsis casi comienza por su definición y su consenso, ya que hay hasta tres definiciones distintas en los últimos 25 años, lo que ya genera dificultades a la hora de saber, por ejemplo, tipos de sepsis, el impacto sanitario que produce, etc.
Uno de los grandes retos de la sepsis es precisamente su detección temprana. La evolución de un paciente puede ser rápida y los primeros signos no siempre permiten identificar de forma sencilla que se está iniciando un proceso séptico.
La detección de sepsis es aproximadamente el 96% manual y con sistemas tradicionales como los criterios SIRS o qSOFA. Aquí es donde la inteligencia artificial puede aportar nuevas capacidades. Mediante el análisis continuo de variables (hasta 70 variables dependiendo del hospital) y de la información disponible en la historia clínica electrónica, es posible identificar patrones y combinaciones de variables difíciles de detectar de forma convencional. Además de adelantarse en la detección de los sistemas tradicionales.
El objetivo no es sustituir la valoración del profesional sanitario, sino poner más información a su disposición y hacerlo antes, para ayudarle en la toma de decisiones. Siendo el sanitario quien tiene la última palabra sobre el posible tratamiento del paciente.
“En la sepsis, llegar antes puede cambiar la evolución del paciente”.
— Dr. Marcio Borges
Del conocimiento clínico a un sistema de alerta inteligente
Esta combinación de conocimiento médico, investigación clínica e inteligencia artificial (IA) está detrás de BIAlert Sepsis, un sistema de apoyo a la decisión clínica desarrollado por IIC a partir de una línea de investigación liderada por el Dr. Marcio Borges en el Hospital Universitario Son Llàtzer.
La herramienta analiza en tiempo real diferentes variables procedentes de la historia clínica para identificar pacientes con riesgo de desarrollar sepsis y generar una alerta que ayude al equipo asistencial a realizar una valoración precoz.
El sistema analizando estas variables clínicas previas, puede anticiparse prediciendo el riesgo de que un paciente desarrolle sepsis en las próximas 24 horas.
Como explica Elisa Martín, directora del área de Salud del IIC:
“El objetivo es mejorar la detección precoz de la sepsis y del shock séptico”.
— Elisa Martín
Se trata, por tanto, de utilizar BIAlert Sepsis como una herramienta de apoyo al profesional, integrándola en los procesos hospitalarios para que pueda aportar información útil allí donde realmente se necesita.
De la investigación al impacto real en el hospital
El desarrollo de sistemas de IA en salud no termina cuando un modelo obtiene buenos resultados, sino que se trabaja en conseguir que esa tecnología pueda integrarse de forma segura en la práctica clínica y demostrar su impacto real.
Los últimos resultados publicados sobre BIAlert Sepsis en PLOS Global Public Health, avanzan precisamente en esta dirección. El estudio realizado con 8.039 pacientes con sepsis atendidos en el Hospital Universitario Son Llàtzer analizó qué ocurrió antes y después de incorporar este sistema de IA al proceso asistencial.
Los resultados muestran una asociación entre su utilización y una reducción de cuatro puntos porcentuales en los ingresos en UCI, del 34,4 % al 30,4 %, además de una disminución de la estancia hospitalaria.
Los datos difundidos por IIC señalan también una reducción de casi un día de estancia hospitalaria entre UCI y planta, un ahorro medio de 1.887 euros por episodio asistencial y la posibilidad de alertar del riesgo de sepsis hasta 24 horas antes del deterioro clínico.
Medicina e inteligencia artificial: una colaboración necesaria
En el mundo sanitario para que una solución de IA tenga esa utilidad clínica, es necesario reunir datos de calidad, conocimiento médico, investigación, tecnología y la validación en entornos asistenciales reales.
La experiencia de profesionales sanitarios como el Dr.Marcio Borges aportan la perspectiva clínica, mientras que, desde el equipo de salud de IIC, abordan el papel de la tecnología y la necesidad de trasladar la investigación en IA hasta herramientas que puedan incorporarse al día a día de los hospitales.
Es precisamente esta colaboración multidisciplinar la que permite avanzar desde un modelo predictivo hasta una solución capaz de generar impacto clínico y asistencial medible.
Anticiparse para poder actuar
La aplicación de IA a la sepsis es un buen ejemplo de cómo la tecnología puede ponerse al servicio de una necesidad clínica concreta, y por extensión a la sociedad.
No se trata simplemente de disponer de más datos o de desarrollar modelos cada vez más complejos. El verdadero valor está en ser capaces de transformar esos datos en información útil en el momento adecuado.
