La IA mejora significativamente la detección temprana de sepsis en hospitales

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Un sistema de IA para la detección temprana de sepsis registra el 82 por ciento de todas las enfermedades. Pronto podría salvar miles de vidas.

La sepsis es una de las enfermedades más comunes en el sector hospitalario. A pesar del tratamiento, alrededor del 25 por ciento de los pacientes con sepsis y el 45 por ciento con sepsis grave mueren. Comenzar la terapia lo antes posible aumenta significativamente las posibilidades de supervivencia.

La sepsis es causada por enfermedades infecciosas que se salen de control. En Alemania, más de 75.000 personas mueren de sepsis cada año. Según los estudios, entre 15 000 y 20 000 son evitables. Esto convierte a la sepsis en la tercera causa de muerte en Alemania, detrás de las enfermedades cardiovasculares y el cáncer.

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La sepsis también es una causa común de muerte en otros países. En los Estados Unidos, aproximadamente 1,7 millones de adultos desarrollan sepsis cada año. Más de 250.000 de ellos mueren.

La Organización Mundial de la Salud clasificó la sepsis como una amenaza global en 2017 y estimó que 49 millones de personas murieron a causa de la sepsis y 11 millones murieron en el mismo año, alrededor del 20 por ciento de las muertes globales anuales.

La detección temprana de la sepsis es una cuestión de vida o muerte

El momento en que se detecta la sepsis determina el curso de la enfermedad. Cuanto antes se detecte la sepsis, mayores serán las posibilidades de recuperación. Sin embargo, los primeros síntomas, como fiebre o confusión, son similares a los de otras enfermedades y, a veces, se pasan por alto.

Por lo tanto, los investigadores de la Universidad Johns Hopkins han desarrollado un sistema de alerta temprana de IA para la sepsis que analiza el historial médico de los pacientes con síntomas actuales y los resultados de laboratorio juntos y, por lo tanto, determina si existe riesgo de sepsis. El sistema de IA también sugiere protocolos de tratamiento, como el uso de antibióticos.

El «Sistema de alerta temprana en tiempo real dirigido» (TREWS) también rastrea a los pacientes desde su llegada al hospital hasta su alta y está diseñado para garantizar que no se pase por alto ninguna información importante, incluso con cambios de personal o una transferencia.

Bayesian Health, una empresa escindida de la Universidad Johns Hopkins en 2016, lideró la implementación del sistema en todas las clínicas. En varios estudios de la Universidad Johns Hopkins, más de 4.000 profesionales médicos de cinco hospitales utilizaron el sistema de IA para tratar a 590.000 pacientes. Los investigadores también probaron la capacidad de diagnóstico de TREWS con 173.931 casos anteriores.

El sistema TREWS AI claramente supera a los sistemas más antiguos

Según el estudio, el 38 por ciento de todas las alertas de TREWS fueron casos reales de sepsis. En general, el sistema de IA reconoció el 82 por ciento de todos los casos de sepsis durante el período de estudio.

«Este es un gran avance en muchos sentidos», dijo el coautor Albert Wu, internista y director del Centro Johns Hopkins para Servicios de Salud e Investigación de Resultados. «Hasta ahora, la mayoría de los sistemas de este tipo se han equivocado con mucha más frecuencia de lo que han acertado».

Otras herramientas electrónicas para la detección de sepsis solo registran hasta el 33 por ciento de todos los casos de sepsis. Además, los casos reales de sepsis representan solo del dos al cinco por ciento del número total de todas las advertencias de dichos sistemas. «Estos falsos positivos socavan la confianza», dijo Wu.

Las alertas de TREWS, a las que se respondió dentro de las tres horas, llevaron al tratamiento con antibióticos casi dos horas antes en promedio, escriben los autores. En este grupo, esto condujo a una menor mortalidad hospitalaria, menos fallas orgánicas y una estadía más corta.

Se supone que TREWS salvará a miles de personas

«Es el primer uso de IA al lado de la cama, utilizado por miles de proveedores y probado para salvar vidas», dijo Suchi Saria, director fundador del Centro Malone de Ingeniería en Atención Médica de la Universidad Johns Hopkins y autor principal de los estudios. Ella espera que TREWS y sistemas similares salven la vida de miles de personas afectadas por sepsis cada año.

Saria y sus colegas quieren expandir TREWS a otros riesgos además de la sepsis en el futuro. El equipo ya ha adaptado la tecnología para identificar pacientes con riesgo de lesiones por presión, empeoramiento repentino por sangrado, insuficiencia respiratoria aguda y paro cardíaco.

TREWS es fundamentalmente diferente de los sistemas de diagnóstico más antiguos sin soporte de IA. «Es adaptable y tiene en cuenta la diversidad de poblaciones de pacientes, las formas únicas en que los médicos y enfermeras brindan atención en diferentes lugares y las características únicas de cada sistema de atención médica, lo que lo hace significativamente más preciso y gana la confianza y aceptación de los proveedores. .» , dice Sara.

Lina
Lina García ha escrito sobre tecnología y marketing, cubriendo todo, desde la analítica hasta la realidad virtual, desde 2010. Antes de eso, obtuvo un doctorado en inglés, enseñó a escribir a nivel universitario y lanzó y publicó una revista en formato impreso y digital. Ahora es escritora, editora y consultora de marketing a tiempo completo.