Una herramienta inteligente para detectar en tiempo real la enfermedad más mortífera de los hospitales

La sepsis es la primera causa de muerte hospitalaria a nivel mundial, pero la tecnología le tiene reservado ya un rival a la altura. El sistema de alerta inteligente de BIAlert Sepsis es capaz de anticiparse al diagnóstico de la medicina tradicional y puede determinar si un paciente es o no portador de la enfermedad, gracias a una plataforma basada en inteligencia artificial (IA) desarrollada por el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) en el Hospital Universitario Son Llàtzer, de Palma de Mallorca.

La invención combina la IA y el conocimiento médico tradicional del Código Sepsis (una activación de alerta y procedimientos a seguir frente a pacientes bajo sospecha, infección o disfunción orgánica). La relación entre ambas permite, mediante la actividad de la herramienta inteligente, analizar el historial de los datos médicos para inferir con exactitud y velocidad los casos de sepsis en tiempo real.

A través de la conexión de BIAlert al historial clínico, la herramienta recoge los datos de forma automática cada 15 o 30 minutos y de ello se obtiene otro conjunto de datos (alrededor de 70 variables) de cada uno de los pacientes. Tras monitorizarlos, y mediante un proceso machine learning, la plataforma calcula un valor basado en un sistema de reglas, para traducirlo en una alerta de tres valores: la amarilla, un sistema de reglas tradicional que predice la futura sepsis del paciente; la naranja, cuya IA establece que el individuo va a tener sepsis, y la alerta roja sucede cuando ambos sistemas (natural e inteligente) convergen en que sufrirá sepsis.

En concreto, la herramienta anticipa el nivel de riesgo de sepsis para cada uno de los pacientes que ingresa en el hospital y emite una alerta si detecta la posibilidad de la afección, a partir del análisis de hasta 200 variables clínicas relevantes respecto a su diagnóstico.

El doctor Marcio Borges, presidente de la fundación Código Sepsis y coordinador de la unidad multidisciplinar de sepsis del Hospital Universitario Son Llàtzer, sostiene que “el diagnóstico de la sepsis es tremendamente complejo» debido a su variabilidad, dependencia de múltiples condiciones y genética del paciente. Añade otra problemática sobre los métodos tradicionales: “su precisión es demasiado baja”, porque la detección natural de esta infección posee un elevado número de falsos positivos y negativos.

BIAlert convierte la información médica en conocimiento útil y ayuda a los profesionales sanitarios en la toma de decisiones, aquello que decanta en la medicina de precisión y personalizada. A su vez, permite predecir aquello que es «imposible» para el humano, según apunta Borges. De esa forma, al ser una enfermedad que depende del tiempo esta precocidad baja la tasa de mortalidad.

Dos fases

El desarrollo de BIAlert se ha llevado a cabo en dos fases, el análisis retrospectivo y prospectivo. Respecto a la primera fase, en el Hospital Universitario Son Llàtzer emplearon los datos históricos de pacientes tanto con sepsis como sanos. A partir de la información recogida, se identificaron las variables determinantes para la predicción de infección y se entrenó un modelo de machine learning, que aprendió de esos datos. En la segunda fase, se ejecutó el modelo anterior con los datos de pacientes que ingresaban en el hospital en tiempo real, cuyos resultados han orientado a los médicos en la elección del tratamiento.

Tras dos años y medio de actividad prospectiva en el Hospital Universitario Son Llàtzer de Palma de Mallorca, BIAlert ha demostrado su capacidad predictiva en el 96%, mientras que ha alertado hasta 200 casos nuevos en un año, incapaces de ser descubiertos por las reglas médicas tradicionales.

BIAlert Sepsis tiene como objetivo integrarse en la práctica clínica y en la dinámica de cada hospital. Elisa Martín, directora del área de salud del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) de Madrid ejerce hincapié en la adaptación de la herramienta. Cada hospital conforma un «entorno diferente» con características propias y «las poblaciones no son iguales», añade Martín. Por esa razón, para implementar el sistema de BIAlert en los hospitales han realizado un periodo de validación y otro de adaptación ligado a la readaptación del modelo «no solo está la personalización al paciente sino también al contexto».

Esta herramienta ha obtenido la certificación CE (nivel IIa) que la califica como un software de IA reconocido por Intertek Medical Notified Body AB (IMNB-AB), un organismo acreditado por la UE que establece el cumplimiento de BIAlert con respecto a los requisitos de calidad, seguridad, eficacia y correcta información según las directivas comunitarias, junto a la Agencia Española del Medicamento y Productos Sanitarios (AEMPS)