MADRID, 15 Oct. (EUROPA PRESS) -
Con el objetivo de llegar a prevenir la sepsis en niños, una de las principales causas de muerte infantil en todo el mundo, investigadores del Hospital Infantil Ann & Robert H. Lurie de Chicago (Estados Unidos) han desarrollado y validado modelos de IA que logran identifican con precisión a los niños con alto riesgo de sepsis en un plazo de 48 horas, lo que permite brindar atención preventiva temprana. Los resultados se publicaron en 'JAMA Pediatrics'.
Estos modelos predictivos utilizaron datos rutinarios de la historia clínica electrónica (HCE) de las primeras cuatro horas que el niño pasó en el servicio de urgencias (SU), antes de que se presentara la disfunción orgánica. El estudio multicéntrico, dirigido por la doctora Elizabeth Alpern, del Hospital Infantil Ann & Robert H. Lurie de Chicago, es el primero en utilizar modelos de IA para predecir la sepsis en niños según los nuevos Criterios de Sepsis Phoenix.
"Los modelos predictivos que desarrollamos representan un gran avance hacia la medicina de precisión para la sepsis pediátrica", apunta la doctora Alpern, autor principal y jefe de la División de Medicina de Urgencias del Lurie Children's Hospital, además de profesor de Pediatría en la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern (Estados Unidos). "Estos modelos demostraron un sólido equilibrio en la identificación de niños en urgencias que posteriormente desarrollarán sepsis, sin sobreidentificar a aquellos que no están en riesgo. Esto es fundamental porque queremos evitar tratamientos agresivos para niños que no los necesitan".
El estudio 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. Se excluyó a los niños con sepsis al llegar o en las primeras horas de atención en urgencias, lo que centró el objetivo del estudio en la predicción de la sepsis y permitió el inicio temprano de terapias que han demostrado salvar vidas.
"Evaluamos nuestros modelos para asegurarnos de que no hubiera sesgos", detallan los investigadores. "Las investigaciones futuras deberán combinar modelos de IA basados ??en HCE con el criterio clínico para realizar predicciones aún mejores".
