Autorizaron una prueba impulsada por Inteligencia Artificial para predecir la sepsis en hospitales estadounidenses

Bobby Reddy Jr. recorría un hospital mientras construía su start-up, observando cómo el cuidado del paciente comenzaba con un diagnóstico y seguía un protocolo estándar. El ingeniero eléctrico pensó que conocía una mejor manera: una herramienta de inteligencia artificial que individualizaría el tratamiento.

Ahora, la Administración de Alimentos y Medicamentos ha dado luz verde a tal prueba desarrollada por la compañía de Reddy, Prenosis con sede en Chicago, para predecir el riesgo de sepsis, una condición compleja que contribuye a al menos 350.000 muertes al año en Estados Unidos. Es la primera herramienta de diagnóstico con IA algorítmica para la infección en recibir la aprobación de la FDA, dijo la empresa en un comunicado el miércoles.

“En hospitales y departamentos de emergencia, todavía estamos confiando en soluciones únicas para todos, cuando en lugar de eso deberíamos estar tratando a cada persona basándonos en su biología individual”, dijo Reddy, el CEO de la compañía, en una entrevista.

La sepsis ocurre cuando el sistema inmunológico de un paciente intenta combatir una infección y termina atacando los propios órganos del cuerpo. El manejo de este mal es una prioridad entre las agencias de salud federales, incluidos los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades y los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid.

Para construir su prueba, Prenosis adquirió más de 100.000 muestras de sangre junto con datos clínicos de pacientes hospitalarios y entrenó su algoritmo para reconocer las medidas de salud más asociadas con el desarrollo de sepsis.

La compañía redujo su prueba a 22 parámetros, que incluyen medidas basadas en sangre y otros signos vitales como la temperatura y el ritmo cardíaco. La herramienta de diagnóstico ahora produce una instantánea que clasifica el riesgo de sepsis de un paciente en cuatro categorías, de bajo a muy alto.

Aunque Prenosis es la primera en ganar autorización de la FDA para tal prueba, otras compañías, incluida Epic Systems, ya han sacado al mercado diagnósticos impulsados por IA para la condición. Epic, conocido por su software que gestiona registros de salud electrónicos, ha enfrentado preguntas sobre la precisión de su algoritmo para predecir sepsis.

Epic no respondió de inmediato a una solicitud de comentario el miércoles.

Reddy dijo que Prenosis construyó su tecnología sin saber inicialmente qué problema intentaría resolver. Un hospital de Illinois le dio espacio de oficina y una credencial, permitiéndole recorrer el hospital y observar cómo su personal interactuaba con los pacientes.

“Lo que vi una y otra vez es que realmente funcionan basados en protocolos”, dijo. Luego se encontró con un artículo sobre sepsis, recordó, que le abrió los ojos sobre cuántas personas mueren por ella. “Esto va a ser lo que hagamos”, manifestó.

Al menos 1,7 millones de adultos desarrollan sepsis en un año dado, incluyendo al menos 350.000 que mueren durante su hospitalización o son dados de alta a cuidados paliativos, según los CDC. Aproximadamente 1 de cada 3 personas que mueren en un hospital tenían sepsis durante su estancia, y las agencias federales tienen como objetivo recompensar a las instalaciones que están avanzando para reducir la condición.

Aquellos con mayor riesgo de sepsis incluyen adultos de 65 años o más, personas con sistemas inmunológicos debilitados y aquellos con una enfermedad grave reciente u hospitalización.

La nueva prueba llega mientras los hospitales están lidiando con el futuro de la medicina y cómo incorporar mejor la inteligencia artificial en la práctica. En algunos casos, las herramientas de inteligencia artificial han creado tensión entre los trabajadores de primera línea que se preocupan de que la tecnología pueda llevar a resultados inexactos o reemplazar al personal.

(*) The Washington Post

(*) Daniel Gilbert se unió a The Washington Post en 2022 y escribe sobre el negocio de la medicina. Anteriormente, trabajó siete años como reportero de investigación para el Seattle Times y antes cubrió negocios y energía para el Wall Street Journal.