La inteligencia artificial saca músculo en enfermedades infecciosas

MADRID, ESP. El modelo de inteligencia artificial en tiempo real ha demostrado su potencial durante la pandemia como herramienta de decisión clínica, según la presentación del tema por la Dra. Carolina García-Vidal, infectóloga del Hospital Clínico de Barcelona, en el XXIV Congreso Nacional de la Sociedad Española de Enfermedades Infecciosas y Microbiología Clínica (SEIMC).^[1]

Cuando tenemos múltiples datos en sistemas y localizaciones diferentes, debemos integrarlos, hacerlos uniformes, entendibles y analizables en tiempo real. "Llevamos dos años trabajando en un proyecto de inteligencia artificial, cuya base es la herramienta SILD (sistema inteligente de lectura y dispensación de datos) que capta todos esos datos y los pone a disposición del médico, pero para que esto funcione es fundamental tener elevada calidad de los datos", indicó la Dra. García-Vidal.

Soporte a las decisiones clínicas en tiempo real

El objetivo del modelo de inteligencia artificial en tiempo real es dar soporte a las decisiones clínicas, el grupo de la Dra. García-Vidal desarrolló pequeños programas denominados CAPS, dentro de los equipos del hospital.

El primer programa fue sobre neutropenia febril; los ordenadores seguían a todos aquellos pacientes con menos de 500 neutrófilos y en aquellos con una temperatura ≥ 38 °C se catalogaba como neutropenia febril, generando un algoritmo de predicción de tener Pseudomonas aeruginosa o un bacilo gramnegativo multirresistente, o bien ninguno, y de esta manera tomar decisiones clínicas.

En la primera aproximación, con 7 millones de datos, en un artículo ya publicado los investigadores obtuvieron un área bajo la curva para predecir infecciones multirresistentes cercana a 0,80.^[4] El equipo utiliza redes neuronales y ahora tiene cifras superiores a 95%.

Tres trillones de datos en los primeros meses de pandemia

Sin embargo, ante la llegada de la COVID-19 repentinamente el contexto clínico de los investigadores cambió diametralmente y se traspasó todo este conocimiento a los pacientes con SARS-CoV-2, relató la infectóloga. Se consiguieron más de 3 trillones de datos en los primeros 2 meses de pandemia, con lo que se generó muchísima información que ha sido publicada y ayudó a mejorar el pronóstico de estos pacientes.

Asimismo, la suma de la información les permitió identificar que la COVID-19 no era una sola cosa; se complicaba por diferentes fenotipos: el inflamatorio, las superinfecciones, porque tenían trombosis o por el propio virus. Cada uno de estos fenotipos se asociaba a parámetros analíticos específicos que diferían considerablemente entre sí y les resultó muy valioso como criterio objetivo. Los investigadores demostraron que el tratamiento individual de forma precoz disminuía la mortalidad en 50%, con independencia de la edad.

Centro de control premiado en Europa

Con todos estos datos el grupo desarrolló un centro de control COVID-19, que permite controlar desde una pantalla lo que sucede en cada momento con todos los pacientes del hospital, creando algoritmos de estabilidad clínica, que permiten a los médicos dar altas con más seguridad. Otro patrón de neumonía viral, que informa quién precisa un antiviral, un tercer patrón de coinfección, y otro de trombosis. "En tiempo real pudimos controlar aproximadamente 2.000 pacientes en el momento pico, incluyendo hospitalizaciones a domicilio y algún hospital de apoyo", añadió la Dra. García-Vidal.

Esta herramienta de control ha recibido recientemente el premio al mejor programa del año del EIT Health Award 2020 de la Comisión Europea de Innovación y Tecnología. "Nuestro centro de control estuvo en la página web y en los móviles, lo que permitió tener en tiempo real un mapa perfecto de todo lo que estaba pasando en el hospital y, por primera vez en Europa, se tuvo una subcapa de gente que captaba y organizaba datos en tiempo real, lo que ayudaba a tomar decisiones clínicas sobre la terapia precoz y personalizada de los pacientes", añadió.

Un sistema experto que nos guía

"Estamos trabajando en el reconocimiento de estos patrones, un sistema experto que pida una tomografía computarizada de tórax, o que se inicie la anticoagulación si se detecta trombosis", agregó.

Finalmente, la Dra. García-Vidal destacó que para que un hospital pueda acceder a esta tecnología "solo se requiere que el director médico, el sistema informático y el médico responsable estén de acuerdo, además de tener una historia clínica electrónica".

La Dra. García-Vidal ha declarado no tener ningún conflicto de interés económico pertinente.

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Citar este artículo: La inteligencia artificial saca músculo en enfermedades infecciosas - Medscape - 28 de jun de 2021.