La IA ofrece predicciones en el mismo día de infecciones del torrente sanguíneo y resistencia antimicrobiana en pacientes de UCI

La resistencia a los antimicrobianos, que se refiere a la capacidad de los microorganismos para desarrollar defensas contra los tratamientos, presenta un desafío significativo para la atención médica global. Las infecciones en el torrente sanguíneo pueden volverse resistentes a los antibióticos, lo que lleva a una afección potencialmente mortal conocida como sepsis. Una vez que una infección se agrava hasta convertirse en sepsis, existe una alta probabilidad de que los pacientes desarrollen rápidamente una falla orgánica, choque e incluso la muerte. Los métodos actuales para evaluar a los pacientes en las unidades de cuidados intensivos (UCI) requieren mucho tiempo e implican largas pruebas de laboratorio que requieren el cultivo de bacterias, un proceso que puede demorar hasta cinco días. Este retraso puede afectar gravemente los resultados del cuidado del paciente, particularmente para los pacientes de UCI que a menudo están críticamente enfermos. ener acceso a esta información más pronto permitiría a los médicos tomar decisiones más rápidas y mejor informadas sobre el tratamiento, incluido el uso de antibióticos. El uso adecuado de antibióticos está estrechamente vinculado a la mejora de los resultados para los pacientes. Los investigadores ahora están aprovechando el poder de la inteligencia artificial (IA) para evaluar la resistencia a los antimicrobianos en los pacientes de la UCI e identificar las infecciones del torrente sanguíneo que causan sepsis.

Los pacientes con infecciones resistentes a los medicamentos a menudo llegan a la UCI en estado crítico y es posible que no sobrevivan lo suficiente para que los métodos de diagnóstico tradicionales determinen su infección. Factores como la exposición previa a antibióticos, las predisposiciones genéticas y las influencias dietéticas pueden contribuir a que los pacientes presenten distintos niveles de resistencia a los antimicrobianos, lo que afecta a su microbioma. En consecuencia, los médicos se enfrentan a un escenario complicado en el que deben administrar antibióticos de amplio espectro de forma "ciega" para salvar la vida del paciente, a pesar del riesgo de dañar a los microbios beneficiosos del microbioma y potencialmente exacerbar la resistencia del patógeno al tratamiento.

Un equipo colaborativo de la Facultad de Ciencias de la Vida y Medicina del King's College de Londres (Londres, Reino Unido) y médicos del Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust (Londres, Reino Unido) ha llevado a cabo un estudio interdisciplinario destinado a mejorar los resultados de los pacientes con enfermedades graves. Esta investigación utilizó datos de 1.142 pacientes del Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust, sentando las bases para las investigaciones en curso que involucran conjuntos de datos de más de 20.000 personas. El equipo ha logrado avances notables al demostrar cómo la IA y el aprendizaje automático pueden facilitar la clasificación en el mismo día para los pacientes en la UCI, particularmente en entornos con recursos limitados. Esta tecnología demuestra ser significativamente más rentable que las pruebas manuales tradicionales. Los investigadores esperan que una versión más sofisticada de este estudio, particularmente dentro de un marco de múltiples hospitales utilizando tecnología de Aprendizaje Automático Federado, pueda cumplir con los requisitos regulatorios para el despliegue real de este enfoque de IA.

“Nuestro estudio proporciona más evidencia sobre los beneficios de la IA en la atención sanitaria, esta vez en relación con cuestiones cruciales como la resistencia a los antimicrobianos y las infecciones del torrente sanguíneo”, dihjo el primer autor Davide Ferrari, del King's College de Londres. “Nuestro uso del aprendizaje automático proporciona una nueva forma de abordar la importante cuestión clínica de la resistencia a los antimicrobianos. Esperamos que la IA proporcione una herramienta útil para los médicos a la hora de tomar decisiones importantes, en particular en relación con la UCI”.

“Los hallazgos de este estudio son increíblemente prometedores, ya que el uso de IA para acelerar el diagnóstico de infecciones y permitir la prescripción del antibiótico correcto no solo podría tener un gran impacto en la supervivencia del paciente y los resultados de su atención, sino que también podría ayudar a preservar los antibióticos que ya hemos desarrollado y prevenir el desarrollo de una mayor resistencia a los antibióticos”, agregó la Dra. Lindsey Edwards, experta en microbiología del King's College de Londres.

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