La IA ya salva vidas en un hospital de Mallorca con un algoritmo que pronto se extender¨¢ a otros

Cuando se habla de sepsis, una infecci¨®n descontrolada que se expande por el cuerpo, cada minuto es crucial. En los ¨²ltimos a?os, se han ido perfeccionando los protocolos para detectarla ¨Dy tratarla¨D cuanto antes, lo que puede suponer la diferencia entre la vida y la muerte: cada hora de retraso aumenta la mortalidad un 7% en los casos graves. Ahora, la inteligencia artificial ha superado con mucho los procedimientos existentes gracias un algoritmo creado en el Hospital Universitario Son Ll¨¤tzer que adelanta el diagn¨®stico hasta 24 horas.

Es una de las pocas IA alimentadas de datos cl¨ªnicos que ya se usan en la pr¨¢ctica diaria (m¨¢s all¨¢ de los diagn¨®sticos por imagen) y su expansi¨®n puede suponer salvar miles de vidas. Aunque el INE cifra en algo m¨¢s de 3.000 las muertes anuales por sepsis, las estimaciones multiplican por cinco estas cifras, ya que la infecci¨®n pude llegar de forma oportunista en casos de c¨¢ncer o VIH (entre otras muchas enfermedades) que son las patolog¨ªas computadas como responsables del deceso. La OMS calcula que el 20% de las muertes en el mundo acaban produci¨¦ndose por septicemias.

Lo que hacen hasta ahora los hospitales para detectar las infecciones de la forma m¨¢s temprana posible es aplicar lo que se conoce como C¨®digo Sepsis, que utiliza par¨¢metros cl¨ªnicos y anal¨ªticos de los pacientes para administrar el tratamiento en cuanto se sospecha que puede haber comenzado. Esto ha logrado una gran reducci¨®n de las muertes por septicemias, del 40% de los diagn¨®sticos a aproximadamente un 16%, seg¨²n Marcio Borges, coordinador de la Unidad Multidisiciplinar de Sepsis del Hospital Son Ll¨¤tzer.

Pero el protocolo solo mide un n¨²mero de par¨¢metros limitados, aquellos que los cl¨ªnicos consideran que pueden aumentar la probabilidad de infecci¨®n. La inteligencia artificial le da a esto una nueva dimensi¨®n. Alimentada por un gran n¨²mero de datos de todo tipo (m¨¢s de 70 variables) identifica patrones, grupos de riesgo, y probabilidades donde los humanos ni siquiera imaginar¨ªan que puede haberlas. Esto es lo que ha conseguido adelantar 24 horas los diagn¨®sticos con una fiabilidad del 96%, con menos del 9% de falsos positivos y menos del 1% de falsos negativos.

Cuando el paciente entra por la puerta de urgencias, los datos de su historia cl¨ªnica pasan autom¨¢ticamente al programa de IA. A estos se a?aden la frecuencia cardiaca, temperatura, los resultados de laboratorio, microbiolog¨ªa, farmacia... El sistema los analiza cada 15 minutos de forma personalizada: si detecta riesgo de sepsis emite una alarma para que los m¨¦dicos eval¨²en si comienzan a administrar el tratamiento contra la infecci¨®n.

¡°Los humanos podemos predecir con un 25%-30% de fiabilidad, dice Borges, impulsor del proyecto. ¡°Y as¨ª funcionan la inmensa mayor¨ªa de los hospitales, que son centros con sobrecarga, falta de m¨¦dicos, que tienen que estar pendientes de los pacientes con riesgo de sepsis mientras hacen otras muchas cosas. Otros aplican sistemas automatizados con un score validado [es un algoritmo, pero no generado por IA], pero es muy poco espec¨ªfico, de cada 100 avisos, solo son positivos 30. Eso en un hospital como el Cl¨ªnico de Madrid, por ejemplo, con 400 urgencias al d¨ªa, te est¨¢ dando un mont¨®n de avisos que quedan en nada, y no funciona¡±, contin¨²a.

Los buenos datos del algoritmo desarrollado en Mallorca, y cumplir escrupulosamente con los datos de privacidad de los pacientes, un reto en las IA, le ha valido al algoritmo la certificaci¨®n CE nivel IIa como dispositivo sanitario. Esto permite exportar la t¨¦cnica a otros hospitales, algo que ya est¨¢ sucediendo: est¨¢n probando el protocolo en el 12 de Octubre de Madrid y en el Complejo Universitario de Albacete.

¡°Pero cuando se habla de IA no es tan sencillo como comprar una m¨¢quina¡±, matiza Juan Luis Cruz, director de Transformaci¨®n Digital del 12 de Octubre. ¡°Los algoritmos de inteligencia artificial tienen unos requisitos de validaci¨®n y seguridad paciente muy fuertes. Aunque ya hayan demostrado en un centro buenos resultados, tenemos que hacer una valoraci¨®n propia para comprobar que no solo funciona en esa instituci¨®n, con sus condiciones, el perfil sociodemogr¨¢fico de sus pacientes....¡±, enumera.

Este proceso ya est¨¢ pr¨¢cticamente terminado, con muy buenos resultados. Pronto el 12 de Octubre comenzar¨¢ a usar el algoritmo, que ya no es exactamente el mismo de Son Ll¨¤tzer; ha ido aprendiendo de los pacientes del hospital madrile?o y est¨¢ en constante evoluci¨®n. ¡°Es un proceso vivo que va comprobando sus errores para seguir mejorando¡±, se?ala Cruz. Para ello ha sido necesario el trabajo de los sanitarios de urgencias, que adem¨¢s de atender a los pacientes que entran por la puerta, han tenido que alimentar al programa. ¡°Es un esfuerzo grande, pero consideran que ha merecido la pena porque en seguida vieron que era algo que pod¨ªa salvar vidas¡±, agrega.

El enlace entre los cl¨ªnicos y esta inteligencia artificial es el pediatra Jaime Cruz, que explica que hasta ahora los sanitarios han ido validando agregando los datos de qu¨¦ casos acababan en sepsis y cu¨¢les no para que el algoritmo aprendiera. ¡°Cuando lo comencemos a implementar, lo que va a permitir es que el profesional se interese antes por el paciente, que aunque a lo mejor no se ve especialmente grave, ya necesita los antibi¨®ticos para que la sepsis no avance¡±, afirma.

La importancia de los datos

Juan Luis Cruz defiende que esta es una de las primeras IA que se aplican en cl¨ªnica: ¡°Hasta ahora vemos muchos titulares que dicen que la inteligencia artificial puede predecir tal o cual cosa, pero normalmente se limitan a estudios retrospectivos que realmente no se ponen a funcionar en los centros, se quedan ah¨ª¡±.

Porque la implementaci¨®n de algoritmos no es sencilla en el ¨¢mbito sanitario, en el que la seguridad de los datos cobra una importancia especial. Son estos datos, de los que se nutre las IA, los ladrillos sobre los que se tiene que empezar a construir cualquier procedimiento que use esta tecnolog¨ªa como aliada. Y para eso, primero hay que recogerlos, homogeneizarlos, estandarizarlos y darles sentido. Este es un trabajo poco vistoso que cimienta cualquier resultado posterior.

Cruz pone un ejemplo de la importancia de esta estandarizaci¨®n: ¡°Imagina que registras fecha de un diagn¨®stico de c¨¢ncer. Pero un m¨¦dico entiende que es la de la primera consulta y otro que es cuando llega la prueba de la biopsia que dio positivo. Son dos datos que entran como ¡®fecha de diagn¨®stico¡¯, pero no significan lo mismo. Tenemos que acordar el significado porque si no, los algoritmos que toman estas estad¨ªsticas como base no van a funcionar bien¡±.

Con estas explicaciones, resume el porqu¨¦ la aplicaci¨®n de la IA en sanidad no es r¨¢pida ni sencilla. Y por qu¨¦, aunque ya hay una que es muy buena para predecir las sepsis y salvar vidas, seguramente quede mucho hasta que est¨¦ generalizada en todo el sistema.