La sepsis afecta cada año en España a 50.000 personas, de las que 17.000 mueren, según la Sociedad Española de Medicina Intensiva, Crítica y Unidades Coronarias (SEMICYUC), y su detección temprana es vital, dado que, por cada hora de retraso en la correcta administración de antibióticos, la supervivencia disminuye aproximadamente un 7,6%.

Aunque aún hay pocos estudios de su implementación, el uso del big data y la inteligencia artificial está resultando de gran utilidad para la mejora de los resultados en salud. Más concretamente, para mejorar la detección precoz de la sepsis, como se describe en un pequeño número de estudios realizados en los últimos dos años, y también como sugieren los datos preliminares del proyecto BISEPRO - cuya fase piloto se lleva a cabo en el Hospital Universitario Son Llàtzer, en Palma de Mallorca-, con la utilización de un sofisticado algoritmo para lograr la detección precoz de la sepsis.

Esta iniciativa arroja las primeras evidencias que apuntan al potencial de la combinación de estas nuevas tecnologías, junto con los datos y conocimientos científicos y la colaboración público-privada, para el diseño de un proyecto que puede reducir errores en el diagnóstico y obtenerlo más rápidamente. De esta manera, se permite a los profesionales sanitarios y al sistema asistencial una aplicación más temprana de medidas terapéuticas y, en consecuencia, un aumento de las posibilidades de salvar la vida del paciente.

Presentado este martes en Madrid, el proyecto pone las tecnologías más innovadoras al servicio de las evidencias científicas disponibles, los resultados en salud y el mejor arsenal terapéutico disponible. Está liderado por la Unidad Multidisciplinaria de Sepsis del Hospital Universitario Son Llàtzer, en Palma de Mallorca, y ha sido desarrollado con el soporte tecnológico del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), centro especializado en I+D+i pionero en inteligencia artificial, con la colaboración y participación activa de MSD y el apoyo de la Consejería de Sanidad balear y de la Fundación Instituto de Investigación Sanitaria de las Islas Baleares (idISBa).

El pasado mes de septiembre, se realizó un primer análisis retrospectivo que permitió evaluar la capacidad predictiva de estas técnicas en la detección de la sepsis y desarrollar diferentes algoritmos. A continuación, se realizarán dos fases prospectivas: la primera de detección precoz aprovechando los resultados obtenidos en la fase previa; mientras que, en la segunda fase, se trabajará para que esta herramienta ayude a los clínicos en la toma de decisiones en tiempo real, con un enfoque integral del diagnóstico – terapéutico y de manejo de la sepsis. El objetivo también es la implantación del programa en los hospitales de la red pública de las Islas Baleares.

La sepsis es un problema de salud pública con un fuerte impacto sanitario, y muestra de ello es que, si bien hay una gran variabilidad respecto a los estudios que calculan la mortalidad, "un trabajo alemán la sitúa en el 43,6% en caso de sepsis grave y en el 58,8% cuando se produce el choque séptico , aunque en otros estudios estos porcentajes son menores", según el doctor Marcio Borges, coordinador de la Unidad de Sepsis del Servicio de Medicina Intensiva del Hospital Son Llàtzer y coordinador Nacional del Código Sepsis.

La importancia de una detección precoz

La sepsis se produce como respuesta del organismo a una infección habitualmente provocada por bacterias (aunque también virus y hongos) que acaba dañando a los propios órganos y tejidos pudiendo provocar la muerte si no se detecta y trata con la mayor rapidez.

La detección precoz es la clave en el manejo de la sepsis, un proceso tiempo-dependiente en el que cada hora de retraso en la correcta administración de antibióticos se asocia a una disminución de la supervivencia del 7,6%3. Los síntomas frecuentes de la sepsis son fiebre, escalofríos, respiración y frecuencia cardiaca rápidas, sarpullido, confusión, y desorientación. Muchos de estos síntomas también son frecuentes en otras afecciones, lo que hace que la sepsis sea difícil de diagnosticar, en particular, en sus etapas iniciales.

La tecnología permite apreciar lo que el clínico no ve

La Unidad de Sepsis del Hospital Son Llàtzer, pionera en Europa, ha incorporado a su protocolo habitual - el Código Sepsis - un software que chequea, asocia y analiza en tiempo real los datos de miles de pacientes. Hasta el momento, han sido tratados los datos, de manera retrospectiva, de cerca de 60.000 personas que han pasado por el centro los últimos cuatro años. Utiliza más variables y fuentes de datos adicionales a las que suelen consultar los clínicos. De esa manera se une información clínica, analítica, farmacológica, microbiológica y de antecedentes personales.

"Esta tecnología permite ver más allá de lo que un clínico por sí solo puede ver; hace asociaciones mucho más rápidas de las que podemos hacer nosotros y amplía el abanico de variables y posibilidades ya descritas en la literatura científica pero que el médico no siempre puede tener en cuenta a la hora de hacer un análisis en su proceso de diagnóstico; por tanto, ofrece información más real de qué les sucede a los pacientes, y esto nos ayuda a diagnosticarlos mejor y de manera más rápida y eficiente. En este sentido, también estamos trabajando en tecnologías como SEPSIS SAVER, que puede ayudar a la implantación del Código Sepsis en el hospital, una mejor identificación de los pacientes con sepsis y un mejor manejo de los mismos una vez que han sido identificados, con un impacto positivo para los resultados en salud", declara el doctor Borges.

Una de las principales novedades que incorpora este sistema respecto a otros métodos es que, mediante técnicas de big data e inteligencia artificial, no se limita solo a hacer un análisis retrospectivo, sino que lo hará también de manera prospectiva a través de un modelo piloto que acaba de iniciarse, es decir, utilizando la información disponible para poder hacer una predicción más precisa y certera. "Una de sus ventajas fundamentales –subraya el doctor Borges- es su potencial para no dejar de `aprender´ de los datos acumulados (técnicas de machine learning), tanto de los pacientes que presentan sepsis como los que no, de modo que el mismo sistema se va perfeccionando y va creando cada vez más algoritmos, lo que implica que los resultados son más fidedignos".

Evaluación a tiempo real y envío de alertas

La herramienta actualizará cada 15-30 minutos la evaluación de todos los pacientes que son atendidos en cualquier departamento del hospital y cada vez que detecte un posible caso de sepsis enviará al médico de forma inmediata una alerta que, a la manera de un semáforo, se asocia a una luz amarilla, naranja o roja, en función de la certeza. Después, un equipo multidisciplinar llevará a cabo su propia valoración y confirmará el diagnóstico para inmediatamente iniciar el proceso terapéutico más adecuado a cada caso.

Para Julia Díaz, directora del área de Health and Energy Predictive Analytics del IIC, una de las principales características del programa es que combina el conocimiento del profesional clínico con la realidad de la información de la población que acude al hospital. "La experiencia del experto sigue siendo la única válida, pero la herramienta ofrece de manera más certera una recomendación de posible sepsis porque utiliza otra realidad adicional que ayuda en el diagnóstico", explica.

Al esfuerzo por hacer realidad este proyecto se ha sumado MSD. Su director médico, el doctor Joaquín Mateos, destaca que entre las prioridades de la compañía figura aportar concienciación, investigación y experiencia frente a problemas de salud pública en el ámbito de las enfermedades infecciosas como sucede con la sepsis, además de resaltar que la colaboración público-privada es clave para seguir avanzando en la mejora de los resultados en salud para todos. "Forma parte de nuestro compromiso en esta área. Siempre con el objetivo de garantizar la salud presente y futura de los pacientes, colaboramos con iniciativas público-privadas, como el caso del Proyecto BISEPRO, que integren las nuevas tecnologías como el big data y la inteligencia artificial y ayuden así a mejorar el diagnóstico y favorecer, por ejemplo, una prescripción prudente de los antibióticos. De hecho, también hemos trabajado en otros programas, complementarios a BISEPRO, como el SEPSIS SAVER, iniciado en Urgencias del Hospital Universitario de Burgos y basado en una herramienta online automatizada para mejorar la situación de las personas que sufren esta afección".

Abordaje personalizado y ahorro de costes

Los datos preliminares presentados hoy son esperanzadores en lo que respecta a la utilidad de la herramienta para incrementar la detección precoz de casos de sepsis y reducir los falsos positivos. Según indica el doctor Borges, "el incremento de la eficacia a la hora de identificar los pacientes con riesgo de sepsis permite evitar diagnósticos erróneos, una individualización del proceso clínico y un mejor manejo de la afección, así como una mayor rapidez en la aplicación del tratamiento y, por consiguiente, una disminución de la mortalidad".

Como señala el director gerente del Hospital Son Llàtzer, Francisco Marí, todo este proceso es sostenible y comporta una optimización del uso de recursos y de las estancias hospitalarias, así como una utilización eficiente de antibióticos. Marí resalta asimismo como gran aportación del proyecto el hecho de que "la disminución de falsos positivos se traduce en un ahorro de numerosas horas de trabajo para el personal de enfermería y los facultativos, que pueden dedicar ese tiempo a otras tareas asistenciales".

Uso generalizado

Con los datos disponibles, se abre, en palabras del doctor Borges, la vía a la implantación de esta tecnología como herramienta válida que podría generalizarse en los hospitales. "El sistema es revolucionario y puede suponer un cambio radical en nuestra práctica clínica diaria, al facilitar a los clínicos la detección precoz (en la primera hora desde la sospecha) de pacientes que hoy identificamos erróneamente utilizando criterios clínicos clásicos u otros sistemas automatizados", añade.

Para el desarrollo de este software, el IIC ha tenido en cuenta proyectos propios llevados a cabo en otros hospitales y con diferentes fuentes de datos, así como referentes internacionales. "Nos hemos comparado con otras experiencias y estamos muy satisfechos con estos primeros resultados obtenidos, que consideramos muy positivos en términos del porcentaje de aciertos y de la reducción de falsos positivos", comenta la directora del área de Health and Energy Predictive Analytics del IIC. Díaz recalca que el éxito del programa pasa por "conseguir aunar a un equipo multidisciplinar en el que se integra la experiencia médica, el apoyo absoluto de la gerencia del Hospital y la participación del equipo informático, que da respuesta a las necesidades que requiere el sistema".

El director gerente del Hospital Son Llàtzer recuerda que la apuesta por el proyecto BISEPRO parte de una exitosa iniciativa puesta en marcha en este centro entre 2009 y 2010, con la creación de la primera unidad multidisciplinaria de sepsis en España y la aplicación del Código Sepsis, un protocolo que está siendo implantado en hospitales españoles con el fin de dar una respuesta temprana, homogénea y multidisciplinar a esta afección. "Ahora se trataba de poner en valor la capacidad que tiene nuestra base de datos informática y no solo emplearla como un repositorio de información sino que, con la utilización de un algoritmo de inteligencia artificial, poder afinar muchísimo el trabajo que se ha hecho hasta ahora", afirma Marí.

Impacto sanitario y económico

La sepsis provoca 13 veces más muertes que los accidentes de tráfico y su mortalidad sigue siendo más elevada que enfermedades como la insuficiencia cardíaca y otras patologías importantes como el cáncer de mama, el cáncer de colon y el VIH. En cuanto a los costes hospitalarios que genera, hay estudios que indican que oscilan entre los 18.000 y los 45.000 euros por cada caso detectado. "El coste aumenta exponencialmente si hay retraso en la identificación y tratamiento", subraya el doctor Borges.

_{FOTO PRINCIPAL. De izda. a dcha.: Dr. Joaquín Mateos, Dr. Marcio Borges, Júlia Díaz y Francisco Marí.}