El ‘big data’ minimiza los falsos positivos en detección de sepsis grave

El Hospital de Son Llàtzer, en Palma de Mallorca, se presentó en 2003 como el primer hospital sin papeles de España y, desde entonces, ha extendido las utilidades de las TIC en todas direcciones.

Así, hace ya tiempo que usa la informática para mejorar la detección de la sepsis grave, utilizando 17 variables que, mediante un proceso automatizado, permitían identificar precozmente casos en pacientes hospitalizados.

“Este proceso cambia sustancialmente mediante la aplicación del big data y de la inteligencia artificial. Utilizando técnicas como machine learning o deep learning se aumenta la efectividad para la predicción y prevención de enfermedades”, explica Marcio Borges, coordinador de la Unidad de Sepsis del Servicio de Medicina Intensiva del Hospital Son Llàtzer y Coordinador Nacional del Código Sepsis.

La efectividad de estas técnicas en la detección de sepsis fue el origen del Proyecto Bisepro, que arrancó con “un análisis retrospectivo de más de 60.000 informes sobre casos de sepsis que nos permitiría definir un modelo de detección precoz de esta patología”, describe Borges.

Esta primera fase, ya concluida, se desarrolló durante un año en el hospital mallorquín y ha arrojado algunos resultados muy satisfactorios, como “una reducción de los falsos positivos del 64 al 9 por ciento usando técnicas de inteligencia artificial”.

Segunda fase

Estos resultados, presentados hoy en Madrid, coinciden con el arranque de la segunda fase del proyecto, la que lo convertirá en el único estudio sobre sepsis de carácter prospectivo: “Hay múltiples análisis retrospectivos, sobre informes de alta, pero no hay información epidemiológica real“, se lamenta Borges.

Por ello, comienzan ahora dos años durante los cuales “los sistemas de información rastrearán cada 15 minutos en busca de pacientes con sospecha de sepsis, de modo que se pueda analizar el proceso en tiempo real“.

En la segunda parte de Bisepro estarán implicados cinco hospitales, todos los de Baleares. El pilotaje comenzará el 12 de noviembre en Son Llàtzer, y el resto se sumarán en enero.

Desarrollo

El proyecto ha sido desarrollado con el soporte tecnológico del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), centro especializado en I+D+i pionero en inteligencia artificial, con la colaboración y participación de MSD y el apoyo de la Consejería de Sanidad balear y de la Fundación Instituto de Investigación Sanitaria de las Islas Baleares (idISBa).

Para Julia Díaz, directora del área de Health and Energy Predictive Analytics del IIC, una de las principales características del programa es que combina el conocimiento del profesional clínico con la realidad de la información de la población que acude al hospital. “La experiencia del experto sigue siendo la única válida, pero la herramienta ofrece de manera más certera una recomendación de posible sepsis porque utiliza otra realidad adicional que ayuda en el diagnóstico”, explica.

Al esfuerzo por hacer realidad este proyecto se ha sumado MSD. Su director médico, Joaquín Mateos, destaca que entre las prioridades de la compañía figura aportar concienciación, investigación y experiencia frente a problemas de salud pública en el ámbito de las enfermedades infecciosas como sucede con la sepsis, además de resaltar que la colaboración público-privada es clave para seguir avanzando en la mejora de los resultados en salud para todos.

Además, como señala el director gerente del Hospital Son Llàtzer, Francisco Marí, todo este proceso es sostenible y comporta una optimización del uso de recursos y de las estancias hospitalarias, así como una utilización eficiente de antibióticos. Marí resalta asimismo como gran aportación del proyecto el hecho de que “la disminución de falsos positivos se traduce en un ahorro de numerosas horas de trabajo para el personal de enfermería y los facultativos, que pueden dedicar ese tiempo a otras tareas asistenciales”.

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