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jueves, 28 de marzo de 2024

La IA podría reducir un 30% de las administraciones erróneas de antibióticos

Microbiología y Enfermedades Infecciosas
raquelserrano
Jue, 28/03/2024 - 08:00
Nueva herramienta con datos científicos
La IA puede ser de gran ayuda para seleccionar las necesidades de cada paciente. Foto: SHUTTERSTOCK.
La IA puede ser de gran ayuda para seleccionar las necesidades de cada paciente. Foto: SHUTTERSTOCK.

Un equipo multidisciplinar de profesionales ha diseñado una herramienta novedosa de ayuda a la prescripción basada en el empleo de inteligencia artificial ((IA) y que permite determinar de forma precoz el antibiótico más adecuado para cada paciente teniendo en cuenta, entre otros datos, sus variables personales y la información sobre resistencias en el centro en concreto donde está siendo atendido.

El software ha sido diseñado por la start-up asturiana Pragmatech AI Solutions, pionera en el uso de inteligencia artificial en el sector de las enfermedades infecciosas, y con el que pretenden reducir el uso inadecuado de antibióticos, que puede llegar al 30% de las prescripciones.

La resistencia de las bacterias a los antibióticos constituye actualmente un problema relevante de salud pública a nivel mundial, de ahí la importancia de disponer de herramientas que mejoren la prescripción y permitan reducir el índice de resistencia a la terapia antimicrobiana.

A la consecución de este reto pretende contribuir la herramienta diseñada por Pragmatech Al Solutions, con un software diseñando empleando inteligencia artificial y teniendo en cuenta el conocimiento de las bases de información científica y cientos de miles de datos de antibiogramas para sumando esa información a escala local y global poder predecir la respuesta al tratamiento con antibióticos para un paciente en concreto y en un centro sanitario con una localización determinada, explica Javier Fernández Domínguez, especialista en microbiología clínica y uno de los fundadores de Pragmatech, junto con Pablo Valledor, ingeniero y experto en inteligencia artificial.

El algoritmo ha sido parametrizado con aproximadamente 26.000 datos de pacientes y con el fin de evaluarlo recientemente se ha finalizado el reclutamiento de 325 participantes de un ensayo clínico controlado realizado en el Hospital Universitario HM Montepríncipe, en Madrid. 

Romper la barrera de las 48 horas 

El tratamiento antimicrobiano empírico de las infecciones graves, basado en el entorno epidemiológico, foco infeccioso, terapias previas y cultivos de vigilancia, "es inapropiado hasta en el 20% de las ocasiones, en el mejor de los casos, llegando incluso al 30%", según el jefe de servicio de Medicina Interna de HM Montepríncipe, José Barberán, quien explica que las consecuencias inmediatas son el aumento de la mortalidad, de la estancia hospitalaria y del coste económico.

Si se alcanzara el objetivo de revertir la administración errónea de antibióticos se conseguiría una reducción de la mortalidad, de la estancia hospitalaria y del coste económico de cada paciente para el Sistema Nacional de Salud.

Actualmente se dispone de herramientas para conocer la bacteria concreta que presenta un paciente y si es sensible o resistente a un tratamiento específico. El problema es que la generación de esta información tarda unas 48 horas en estar disponible y el médico debe pautar antes un tratamiento. "Es en esa decisión donde se registra ese porcentaje de errores que pueden alcanzar el 30%", explica Fernández.

De ahí la importancia de tratar de disponer de herramientas que ayuden a la prescripción de una manera precoz. Y este es uno de los principales elementos diferenciales de iAST, el software diseñado por Pragmatech, añade el profesional, quien señala que "actualmente no existe en el mercado ninguna otra herramienta comparable". 

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Otro de los valores es la incorporación de variables del paciente, el tipo de infección y del servicio hospitalario dónde está siendo atendido, "dado
Con la determinación precoz de la terapia más adecuada para cada paciente según variables personales y las resistencias en el centro donde está siendo atendido. Off Covadonga Díaz Farmacología Medicina Preventiva y Salud Pública Investigación Off

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