IA para la salud
La alerta anticipada que emite la tecnología permite reducir la principal causa de muerte hospitalaria.
Una inteligencia artificial desarrollada en España logra predecir el riesgo de sepsis con 24 horas de anticipación, es decir, predice si el sistema inmunitario del cuerpo responderá de manera extrema a una infección, lesionando sus propios tejidos y órganos.
La sepsis es la principal causa de muerte en los hospitales, dado que la infección provoca una reacción en cadena y grave en todo el cuerpo. Esta aplicación de IA, por tanto, permitiría reducir tanto la mortalidad como las enfermedades asociadas a esa afección.
La herramienta ha sido diseñada por el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) y ha demostrado su eficacia durante más de dos años en Hospital Universitario Son Llàtzer de Palma de Mallorca. Por este motivo, se está extendiendo a otros centros sanitarios españoles.
Concretamente, 170 hospitales españoles han implantado el sistema para tratar de anticiparse a la aparición de la sepsis. 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.
Esto se debe a que la detección de la sepsis es "tremendamente compleja, ya que se puede presentar como peritonitis, neumonía, meningitis... Depende de múltiples condiciones y también de la diferente susceptibilidad genética del paciente", tal y como explica Marcio Borges, coordinador de la Unidad de Sepsis del Hospital Son Llàtzer.
"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', ha aclarado Borges.
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%.
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 Unión Europea.
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