El Proyecto BISEPRO aplica el Big Data desde el Hospital Universitario de Son Llàtzer para la detección precoz de la sepsis

Juan Riera Roca /
El Hospital Universitario Son Llàtzer ha presentado el Proyecto BISEPRO, que utiliza el Big Data y la Inteligencia Artificial para la detección y el manejo integral de las sepsis. El director asistencial del Ibsalut, el Dr. Nacho García, destacó «el alto grado de informatización».

El responsable aludió en el acto de presentación «a este nivel de nuestros hospitales que permite abordar este tipo de proyectos con garantía de éxito. Desde la Unidad de Innovación del Ibsalut se pretende promover proyectos relacionados con el Big Data, «predecir, prevenir y personalizar enfermedades».

El proyecto ha sido diseñado por la Unidad de Sepsis del HUSLL y el coordinador del grupo de Investigación Multidisciplinar de Sepsis, el Dr. Marcio Borges. Con el apoyo de la Conselleria de Sanitat, Ibsalut e IdISBa, que se desarrollará en todos los hospitales públicos de las Islas Baleares.

Este proyecto cuenta con el soporte de la empresa farmacéutica Merck Sharp&Done (MSD). Así mismo pretende posicionar a los hospitales de la Comunidad Autónoma de las Islas Baleares en la vanguardia del uso del Big Data y ser pioneros con ello en cuanto a la aplicación práctica de ésta.

El Hospital Universitario Son Llàtzer ha sido pionero en Europa en la generación y el uso de sistemas de informatización hospitalaria, lo que ha permitido desarrollar un proceso asistencial en el que la información online permite una mejor coordinación e integración de los procesos.

Fruto de esta filosofía, se creó la Unidad de Sepsis en el año 2011. Esta unidad tiene una amplia experiencia en programas informáticos para la detección automatizada precoz de sepsis. En una primera etapa se utilizaron unas diecisiete variables como base.

Mediante un proceso automatizado se posibilitaba detectar casos de sepsis grave en pacientes hospitalizados. Ahora, mediante el Big Data y de la Inteligencia Artificial y con técnicas como el maching learning o deep learning se aumenta la efectividad para la predicción y prevención de enfermedades.

Al comparar los resultados obtenidos utilizando técnicas de Big Data y de Inteligencia Artificial, éstas identificaban adecuadamente pacientes con sepsis grave en un 83% frente al 40% con el método convencional. Esta enorme diferencia viene dada por el diseño de un algoritmo.

Este algoritmo usa más variables y combinaciones de las que se pueden hacer con los métodos convencionales. En los últimos años, la Unidad de Sepsis ha desarrollado un proyecto piloto con un análisis retrospectivo con 26.000 pacientes para detectar precozmente el inicio de sepsis grave en enfermos.

Este análisis ha motivado el diseño del proyecto BISEPRO, que consta de 2 fases. La primera, para la detección de la sepsis en tiempo real. La segunda aportará a los clínicos una ayuda en la toma de decisiones, con enfoque integral, desde el diagnóstico hasta el soporte terapéutico ante sospecha de sepsis.

Se trata de una ayuda al clínico, y lo más importante, quiere generar una medicina de precisión, la denominada medicina personalizada. La mortalidad relacionada con la sepsis sigue siendo muy elevada, es el proceso hospitalario, en porcentaje, con mayor mortalidad intrahospitalaria: alrededor del 15%.

Si hay un shock séptico esta mortalidad puede alcanzar el 30-35%. La importancia de detectar precozmente la sepsis es fundamental, al ser este un proceso clínico tiempo-dependiente, tal como el infarto de miocardio o el ictus. Antes se identifique menor mortalidad, uso de recursos y costes.

Los expertos en sanidad y nuevas tecnologías referencian que el uso de Big Data y de la Inteligencia Artificial no sólo disminuye la morbimortalidad por diferentes procesos clínicos, sino que además, racionalizan los recursos generando ahorro a un sistema sanitario que debate diariamente su sostenibilidad.

La sepsis es la respuesta clínica de cada individuo a una infección que puede ser muy variable y manifestarse de varias formas, por ejemplo con fiebre, hipotensión, fracaso respiratorio, etc. Según las definiciones actuales es necesaria al menos la disfunción de uno o más órganos para que se califique de sepsis.

La mayoría de las infecciones que requieren ingreso hospitalario pueden ocasionar una sepsis al paciente. Los agentes responsables de propiciar una sepsis pueden ser diferentes tipos de microorganismos, principalmente bacterias, pero también hongos, virus y parásitos, presentes en el medio hospitalario.

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