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Investigadores israelíes desarrollan una herramienta de inteligencia artificial para predecir infecciones sanguíneas


Agencia AJN.- Investigadores israelíes han desarrollado una nueva e innovadora tecnología que utiliza la inteligencia artificial (IA) para identificar a los pacientes que corren el riesgo de sufrir una enfermedad grave como consecuencia de una infección sanguínea.

Esta herramienta podría servir como sistema de alerta temprana para los médicos, ya que les permitiría clasificar a los pacientes en función de su riesgo de padecer una enfermedad grave y prestarles la asistencia correspondiente, señalan los investigadores.

Las infecciones sanguíneas son una de las principales causas de morbilidad y mortalidad en todo el mundo. En el estudio, publicado en la revista Scientific Reports, los investigadores explican que «las infecciones del torrente sanguíneo (IS) pueden provocar estancias hospitalarias prolongadas y complicaciones agresivas y potencialmente mortales, además de suponer un elevado coste para el sistema sanitario».

La infección por una bacteria u hongo en el sistema sanguíneo puede producirse durante una intervención quirúrgica o como resultado de complicaciones de otras infecciones, como la neumonía o la meningitis. La respuesta inmunológica del organismo a la infección puede causar sepsis o shock, condiciones peligrosas que tienen altas tasas de mortalidad.

Por ejemplo, se dice que la sepsis, la respuesta extrema del cuerpo a la infección, causó aproximadamente el 20% de las muertes anuales en el mundo en 2017, según la Organización Mundial de la Salud (OMS). Y puede matar en cuestión de horas, si no se trata inmediatamente.

«Por lo tanto, la evaluación oportuna y crítica de los resultados microbiológicos disponibles es necesaria para garantizar que las personas con BSI reciban un tratamiento rápido, eficaz y específico, para obtener resultados clínicos óptimos. Sin embargo, el estándar actual de atención, que depende sobre todo del diagnóstico basado en los hemocultivos, suele ser extremadamente lento», señala el equipo.

Los investigadores -los estudiantes Yazeed Zoabi y Dan Lahav, del laboratorio del profesor Noam Shomron, de la Facultad de Medicina Sackler de la Universidad de Tel Aviv, en colaboración con otros investigadores, entre ellos la doctora Ahuva Weiss Meilik, directora del Centro de IA I-Medata del Hospital Ichilov- desarrollaron una herramienta de IA que estudia los registros médicos electrónicos de los pacientes que dieron positivo en infecciones sanguíneas. Estos registros incluían datos demográficos, resultados de análisis de sangre, historial médico y diagnóstico.

Tras estudiar los datos y el historial médico de cada paciente, el programa pudo identificar automáticamente los factores de riesgo.

«Los médicos introducían la información clínica, que se recogía de forma rutinaria en el momento de la hospitalización, y el resultado del algoritmo era un factor de riesgo. Este factor de riesgo se evaluaría junto con el consejo del médico y se utilizaría para tomar medidas para salvar vidas», explica el profesor Shomron a NoCamels.

«Introdujimos los expedientes médicos en un software basado en la inteligencia artificial», afirma en un comunicado de la TAU. «Queríamos ver si la IA identificaría patrones de información en los expedientes que nos permitieran predecir automáticamente qué pacientes desarrollarían una enfermedad grave, o incluso la muerte, como resultado de la infección.»

El equipo trabajó con los expedientes médicos de unos 8.000 pacientes del Ichilov que dieron positivo en infecciones sanguíneas entre los años 2014 y 2020, durante su hospitalización y hasta 30 días después, tanto si el paciente murió como si no, dijo el profesor Shomron.

El profesor Shomron afirma que el programa de IA alcanzó un nivel de precisión del 82% en la predicción del curso de la enfermedad, incluso cuando ignoró factores obvios como la edad del paciente y las hospitalizaciones del mismo. Una vez que el investigador introdujo los datos del paciente, el algoritmo supo predecir el curso de la enfermedad.

Esto sugiere que será posible clasificar a los pacientes en función del peligro que suponen para su salud, antes de tiempo, según el comunicado.

«Utilizando la inteligencia artificial, el algoritmo fue capaz de encontrar patrones que nos sorprendieron, parámetros en la sangre que ni siquiera habíamos pensado en tener en cuenta», dijo el profesor Shomron.

«Los [niveles] de albúmina y creatina en la sangre son fuertes marcadores de la mortalidad potencial debida a la infección. También los monocitos, el volumen de las plaquetas. De hecho, algunos de ellos eran indicadores de la gravedad de la infección, pero la cuantificación y la combinación de todos ellos en un algoritmo no se habían realizado», explica a NoCamels.

El equipo está «trabajando ahora con el personal médico para entender cómo puede utilizarse esta información para clasificar a los pacientes en función de la gravedad de la infección», afirma el profesor Shomron.

«Podemos utilizar el software para ayudar a los médicos a detectar a los pacientes que corren el máximo riesgo», añade.

Reitera que, aunque el nivel de precisión era importante, el programa de IA es «una herramienta para ayudar al equipo clínico y llamar su atención sobre los casos relevantes o de alto riesgo».

El sistema pronto entrará en funcionamiento en el Centro Médico Sourasky de Tel Aviv – Ichilov. Se trata de un proyecto de gran envergadura en el Ichilov, dice el profesor Shomron.

«Vamos a probarlo allí el año que viene», explica, «y luego pasaremos a sugerirlo a otros centros».

También le gustaría utilizar el programa para probar otras afecciones, enfermedades y dolencias.

«Me gustaría poder ampliarlo con el tiempo a otros tipos de infecciones, no sólo al torrente sanguíneo. Me gustaría segregarlo a los tipos de bacterias (grampositivas/negativas) y probar varios modelos algorítmicos para mejorar la decisión tomada», dice. «Dados los limitados recursos del hospital, si se puede segregar a los pacientes de alto riesgo de los de bajo riesgo, se puede centrar la atención en los que más lo necesitan».





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