Desarrollan modelos de IA que identifican con precisión a niños en alto riesgo, permitiendo intervención preventiva temprana para combatir una de las principales causas de muerte infantil
Por: Laura Guio
La sepsis en niños es una respuesta potencialmente mortal del sistema inmunitario a una infección grave. Los síntomas incluyen fiebre o baja temperatura, frecuencia cardíaca o respiratoria rápida, dificultad para respirar, confusión, dolor extremo y piel fría, manchada o con cambios de color.
Por ello, un equipo de investigadores del Hospital Infantil Ann & Robert H. Lurie de Chicago ha desarrollado modelos de inteligencia artificial capaces de predecir con precisión qué niños desarrollarán sepsis hasta 48 horas antes de que aparezcan los síntomas, según un estudio publicado en la revista JAMA Pediatrics.
Este avance representa un hito significativo en la lucha contra una de las principales causas de mortalidad infantil a nivel mundial.
Predicción temprana basada en datos rutinarios
Los modelos predictivos utilizan información disponible en la historia clínica electrónica (HCE) de las primeras cuatro horas de atención en el servicio de urgencias, antes de que se manifieste la disfunción orgánica característica de la sepsis.
Esta capacidad de anticipación permite a los médicos implementar terapias preventivas que han demostrado salvar vidas.
"Los modelos predictivos que desarrollamos representan un gran avance hacia la medicina de precisión para la sepsis pediátrica", afirma la doctora Elizabeth Alpern, autora principal del estudio, jefa de la División de Medicina de Urgencias del Lurie Children's Hospital y profesora de Pediatría en la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern.
Equilibrio entre sensibilidad y especificidadUno de los aspectos más destacados del estudio es que los modelos demostraron un sólido equilibrio en la identificación de pacientes en riesgo, sin sobreidentificar a aquellos que no desarrollarán la enfermedad. "Esto es fundamental porque queremos evitar tratamientos agresivos para niños que no los necesitan", explica Alpern.
La investigación incluyó cinco sistemas de salud que contribuyen a la Red de Investigación Aplicada en Urgencias Pediátricas (PECARN), lo que proporcionó acceso a un amplio conjunto de datos y a una población diversa.
Los investigadores excluyeron deliberadamente a niños que ya presentaban sepsis al llegar o en las primeras horas de atención, enfocándose específicamente en la capacidad predictiva de los modelos.
Primera aplicación de los nuevos criterios PhoenixEl estudio multicéntrico, dirigido por la doctora Alpern, es el primero en utilizar modelos de inteligencia artificial para predecir la sepsis pediátrica según los nuevos Criterios de Sepsis Phoenix, lo que representa una actualización importante en los estándares de diagnóstico.
Sin sesgos algorítmicos"Evaluamos nuestros modelos para asegurarnos de que no hubiera sesgos", detallan los investigadores, abordando una preocupación crítica en el desarrollo de herramientas de IA médica.
El equipo señala que las investigaciones futuras deberán combinar estos modelos basados en HCE con el criterio clínico para realizar predicciones aún mejores.
Este avance tecnológico abre nuevas posibilidades para la intervención temprana en sepsis pediátrica, una condición que sigue representando un desafío importante para los sistemas de salud en todo el mundo.