La inteligencia artificial permite detectar el riesgo "de tener una sepsis en las próximas 24 horas"

• El Hospital Son Llàtzer presentó BiAlert, el primer sistema que integra la IA para la detección precoz de sepsis
• El algoritmo está basado en un estudio previo de más de 200.000 pacientes

Foto de archivo de una enfermera y una doctora frente a un ordenador. Getty

El Hospital Universitario Son Llàtzer, en Mallorca, presentó BiAlert, el primer sistema que integra la inteligencia artificial (IA) para la detección precoz de sepsis, un síndrome clínico causado por una infección bacteriana, vírica o fúngica que se extiende por todo el cuerpo prácticamente sin control y que tiene una mortalidad de entre el 32% y el 50%.

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"La inteligencia artificial, a través de un algoritmo, recoge toda la información de todos los pacientes que están en el hospital, en urgencias y en la UCI. Con esa información genera un algoritmo predictivo de la probabilidad que tiene ese paciente de tener una sepsis en las próximas 24 horas", cuenta en Las Mañanas a RNE, Marcio Borges, coordinador de la Unidad multidisciplinar de Sepsis del Hospital Son Llàtzer. Este algoritmo está basado en un estudio previo que llevaron a cabo en más de 200.000 enfermos y que aprendió a detectar los pacientes que tenían un alto riesgo de tener una sepsis.

Cerca de 3.000 muertes en España por sepsis

Cuanto antes se detecte, antes puede tratarse y, en consecuencia, reducirse el riesgo de muerte. Esta enfermedad es una de las causas de muerte más frecuentes en todo el mundo, aunque hay dificultades para recopilar datos fiables a nivel poblacional, según la Organización Mundial de la Salud (OMS). En España se calcula que mueren unas 3.000 personas por esta infección.

Los responsables de la unidad multidisciplinar de sepsis de este hospital han cogido el protocolo habitual que utiliza parámetros clínicos de los pacientes y lo han mejorado con una herramienta basada en la IA que añade más datos de más de 70 variables. Y así han conseguido acelerar el diagnóstico con un 96% de fiabilidad. 

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"Ahora mismo estamos en otros hospitales, como en el Hospital Universitario 12 de Octubre de Madrid y en el Complejo Hospitalario Universitario de Albacete. Lo que están haciendo es lo que nosotros llamamos, en la jerga, una validación externa, ya que cuando generas un algoritmo predictivo, tiene que ser validado en otros hospitales. Porque hay enorme variabilidad, muy heterogénea en relación con el tipo de pacientes, tipos de infecciones y entonces ese algoritmo aprende, es una forma de una medicina personalizada", añade Borges.

Los algoritmos son extremamente complejos, son modelos matemáticos que trabajan en muchas dimensiones. "Lo que tenemos que hacer es que el médico entienda que existe una herramienta que puede ver más allá de lo que nosotros vemos en general, y que no quiere decir que nos sustituya. Es una herramienta que nos da un soporte y nos hace ver cosas que, muchas veces, está oculta para el ser humano", cuenta el coordinador.