Una nueva herramienta de IA transparente puede ayudar a detectar el envenenamiento de la sangre

Hace diez años, Rory Staunton, de 12 años, saltó sobre una pelota en la clase de gimnasia y se rascó el brazo. Amaneció al día siguiente con fiebre de 40 grados, por lo que sus padres lo llevaron al pediatra y finalmente a urgencias. Era sólo una gastroenteritis viral, les dijeron. Tres días después, Rory murió de sepsis después de que las bacterias del rasguño entraran en su sangre y provocaran una falla orgánica. «¿Cómo funciona eso en la sociedad moderna?», dijo su padre, Ciaran Staunton, en una entrevista reciente con Undark. Más de un cuarto de millón de personas mueren de sepsis en los Estados Unidos cada año, más que un derrame cerebral, diabetes o cáncer de pulmón. Parte de la razón de toda esta carnicería es que la sepsis no se entiende bien y, si no se detecta a tiempo, es esencialmente una sentencia de muerte. En consecuencia, gran parte de la investigación se ha centrado en la detección temprana de la sepsis, pero la complejidad de la enfermedad ha plagado los sistemas de apoyo clínico existentes (herramientas electrónicas que usan alertas emergentes para mejorar la atención al paciente) con poca precisión y altas tasas de falsas alarmas. Esto podría cambiar pronto. En julio, los investigadores de Johns Hopkins publicaron un trío de estudios en Nature Medicine y npj Digital Medicine que mostraban un sistema de alerta temprana que aprovecha la inteligencia artificial. El sistema capturó el 82 por ciento de los casos de sepsis y redujo las muertes en casi un 20 por ciento. Si bien la IA, en este caso el aprendizaje automático, ha prometido durante mucho tiempo mejorar la atención médica, la mayoría de los estudios que demuestran su utilidad se han realizado en conjuntos de datos históricos. Las fuentes le dijeron a Undark que, hasta donde saben, ningún algoritmo de IA ha tenido éxito en pacientes en tiempo real. Suchi Saria, directora del Laboratorio de Aprendizaje Automático y Cuidado de la Salud de la Universidad Johns Hopkins y autora principal de los estudios, dijo que la novedad de esta investigación es cómo «la IA se está implementando junto a la cama, siendo utilizada por miles de proveedores, y dónde se están salvando vidas». El Sistema de Alerta Temprana en Tiempo Real Dirigido, o TREWS, busca en los registros médicos electrónicos de los hospitales (versiones digitales de los historiales médicos de los pacientes) para identificar los signos clínicos que predicen la sepsis, alertar a los proveedores de atención médica sobre los riesgos pacientes, y facilitar el tratamiento temprano. Al aprovechar cantidades masivas de datos, TREWS proporciona información del paciente en tiempo real y un nivel único de transparencia en su razonamiento, según el coautor del estudio y MD de Johns Hopkins, Albert Wu. Wu dijo que este sistema también ofrece un vistazo a una nueva era de electronización médica. Desde su introducción en la década de 1960, los registros médicos electrónicos han cambiado la forma en que los médicos documentan la información clínica, pero décadas más tarde, estos sistemas sirven principalmente como «un bloc de notas electrónico», agregó. Con una gran cantidad de proyectos de aprendizaje automático en el horizonte, tanto de Johns Hopkins como de otros grupos, Saria dijo que el uso de registros electrónicos de nuevas maneras podría transformar la atención médica, brindando a los médicos un par de ojos y oídos adicionales y ayudándolos a tomar mejores decisiones. Es una visión atractiva, pero en la que Saria tiene una participación financiera como directora ejecutiva de la empresa que desarrolla TREWS. Esta visión también tiene en cuenta las dificultades para implementar nuevas tecnologías médicas: los proveedores pueden ser reacios a confiar en las herramientas de aprendizaje automático y estos sistemas pueden no funcionar tan bien fuera de entornos de investigación controlados. Los registros médicos electrónicos también vienen con muchos problemas existentes, desde suprimir a los proveedores con trabajo administrativo hasta comprometer la seguridad del paciente debido a errores de software. Saria sigue siendo optimista. «La tecnología está ahí, los datos están ahí», dijo. «Realmente necesitamos herramientas de extensión de atención de calidad que permitan a los proveedores hacer más con menos».

Actualmente no existe una prueba única para la sepsis, por lo que los proveedores de atención médica deben compilar sus diagnósticos revisando el historial médico del paciente, realizando un examen físico, realizando pruebas y confiando en sus propias impresiones clínicas. Frente a esta complejidad, durante la última década, los médicos han confiado cada vez más en los registros médicos electrónicos para ayudar a diagnosticar la sepsis, principalmente mediante el uso de criterios basados ​​en reglas: si esto, entonces aquello.Un ejemplo conocido como el criterio SIRS, establece que un El paciente está en riesgo de sepsis si dos de los cuatro signos clínicos (temperatura corporal, frecuencia cardíaca, frecuencia respiratoria, recuento de glóbulos blancos) son anormales. Si bien esta amplitud es útil para reconocer las diferentes manifestaciones de la sepsis, desencadena innumerables falsas alarmas. Tome un paciente con un brazo roto. “Un sistema informático podría decir: ‘Oye, mira, frecuencia cardíaca rápida, respiración rápida’. Podría activar una alarma», dijo Cyrus Shariat, médico de la unidad de cuidados intensivos del Hospital Washington en California. Es casi seguro que el paciente no tiene sepsis, pero aun así haría sonar la alarma. Estas alertas también aparecen en las pantallas de las computadoras de los proveedores como ventanas emergentes, obligándolos a pausar lo que estén haciendo para responder. Entonces, a pesar de que estos sistemas basados ​​en reglas ocasionalmente reducen la mortalidad, existe el riesgo de fatiga de alerta, donde los trabajadores de la salud comienzan a ignorar la avalancha de recordatorios irritantes. Según M. Michael Shabot, cirujano traumatólogo y ex director clínico del Sistema de Salud Memorial Hermann, “Es como una alarma contra incendios sonando todo el tiempo. Tienden a desensibilizarse. No prestan atención”. Incluso ahora, los registros electrónicos no son muy populares entre los médicos. En una encuesta de 2018, el 71 % de los médicos dijo que el mantenimiento de registros contribuía en gran medida al agotamiento, y el 69 % dijo que desperdiciaba el valioso tiempo de los pacientes. Otro estudio de 2016 encontró que por cada hora que los médicos dedican a la atención del paciente, los médicos dedican dos horas adicionales a los registros médicos electrónicos y al trabajo de escritorio. James Adams, presidente del Departamento de Medicina de Emergencia de la Universidad Northwestern, calificó los registros médicos electrónicos como una «sobrecarga de información».