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Combinación de IA y análisis de sangre para detección de sepsis


La combinación de la inteligencia artificial (IA) con un simple análisis de sangre podría ayudar a diagnosticar la sepsis más rápido y a identificar a los pacientes con mayor riesgo de complicaciones graves por la infección, según un estudio cuyos resultados serán presentados en el Congreso Europeo de Microbiología Clínica y Enfermedades Infecciosas que se celebrará en Barcelona a finales de abril.

 

Investigadores suecos, autores del estudio, señalaron que el enfoque podría salvar vidas. Los autores combinaron la firma molecular única de la sepsis con el aprendizaje automático para predecir el riesgo de insuficiencia orgánica y muerte de una persona. La doctora Lisa Mellhammar, de la Universidad de Lund en Suecia indicó que es vital que los pacientes con sospecha de sepsis sean identificados antes de la aparición de la insuficiencia orgánica.

 

La sepsis es potencialmente mortal y puede ser difícil de detectar. Representa alrededor de 50.000 muertes cada año en el Reino Unido.

 

Dados los desafíos asociados con el diagnóstico oportuno y el hecho de que la sepsis mata a millones de personas en todo el mundo cada año, existe una demanda urgente de un enfoque alternativo. Un análisis de sangre, combinado con un modelo de riesgo personalizado, "tiene el potencial de salvar vidas al proporcionar un diagnóstico más preciso de la sepsis y determinar quién puede desarrollar manifestaciones clínicas más graves.

 

Los investigadores analizaron 1,364 muestras de plasma de adultos admitidos en el departamento de emergencias de la Universidad de Skane con sospecha de sepsis entre septiembre de 2016 y marzo de 2023.

 

De 1.073 pacientes con infección, 913 tenían sepsis. El equipo analizó las proteínas asociadas con la respuesta inmunitaria del cuerpo a la sepsis para ver si había un patrón. Crearon firmas moleculares a partir de su análisis, que se utilizaron para entrenar un modelo de IA para predecir quién era probable que sufriera un shock séptico.

 

Los pacientes se clasificaron en riesgo bajo, medio y alto de desarrollar shock séptico, y la tecnología pudo mostrar cómo el aumento del riesgo se asociaba con una mayor tasa de mortalidad.

 

El Dr. Adam Linder, también de la Universidad de Lund, señaló que es difícil predecir quién tendrá sepsis, quién se recuperará y quién tendrá malos resultados. Necesitamos urgentemente mejores formas de comprender la sepsis a nivel molecular para que podamos clasificar a los pacientes sospechosos de sepsis de acuerdo con las manifestaciones clínicas de su enfermedad e identificar a los pacientes de alto riesgo y desarrollar tratamientos más efectivos.

 

Los investigadores también identificaron paneles de proteínas que predecían la disfunción en seis tipos diferentes de órganos, incluidos el corazón, el hígado y los riñones. Clasificaron a los pacientes en cinco categorías de riesgo en función de la probabilidad de que tuvieran disfunción orgánica e infección y su riesgo de morir.

 

Los investigadores indicaron que una prueba rápida que proporcione un diagnóstico más preciso de la sepsis y también pueda predecir quién tiene un mayor riesgo de peores resultados, ahora parece una posibilidad real. Cualquier investigación como esta necesita validación clínica y se deben superar muchos obstáculos antes de que estos biomarcadores se utilicen en la clínica. Pero lo imaginamos como una herramienta que podría implementarse en todo el mundo, como el futuro de la detección temprana de la sepsis.

 

Los expertos señalaron que es de vital importancia que aceleremos el reconocimiento de la sepsis e identifiquemos antes, qué pacientes necesitan la atención más inmediata, asegurando que podamos salvar más vidas mientras usamos los antimicrobianos de manera más inteligente. Esta investigación tiene un enorme potencial para refinar nuestra comprensión de la sepsis y, con el tiempo, puede ayudarnos a rediseñar los sistemas clínicos. Sin embargo, la sepsis es un síndrome complejo y esta tecnología aún no está lista para su aplicación clínica, pero es un paso significativo en la dirección correcta.

 

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