La IA se adelanta a la sepsis: BiAlert detecta señales de una posible sepsis antes de su aparación

La creación de BiAlert supone un hito en la medicina preventiva, anticipándose con éxito a la sepsis en los pacientes ingresados 

BiAlert, gracias a su sistema de algoritmos de inteligencia artificial, recopila datos actualizados, obteniéndolos automáticamente de la historia clínica del paciente cada 30 minutos. En caso de detectar una posible sepsis, emite una alerta al profesional sanitario para que valore la situación y pueda adoptar una decisión en consecuencia¹.  

Actualmente, se encuentra operativo en el Hospital Universitario de Son Llàtzer (Mallorca), donde lleva más de dos años funcionando y ha ayudado a diagnosticar 200 nuevos casos al año de sepsis¹.  

En vistas a sus grandes resultados, otros dos hospitales españoles -el Hospital 12 de Octubre de Madrid y el Complejo Universitario Hospitalario de Albacete- también han decidido apostar por él. Ya ha obtenido el marcado CE para poder ser utilizado en centros europeos.  

BiAlert identifica la sepsis 24 horas antes de su aparición, con una capacidad predictiva del 96% 

Desde enero de 2019 hasta abril de 2022, el algoritmo de BiAlert ha estado trabajando sin descanso, emitiendo más de 64.524 alertas de posibles sepsis¹.  

Con una tasa de error de tan solo un 1%, actualmente BiAlert es capaz de identificar la infección 24 horas antes de su aparición con un 96% de precisión¹, lo que se traduce en:  

La creación de BiAlert supone un hito en la medicina preventiva, anticipándose con éxito a la sepsis

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la sepsis se define como una complicación médica derivada de una infección generalizada, causada por bacterias, virus u hongos². Su aparición puede poner en grave peligro la vida del paciente. Tanto es así que sus tasas de mortalidad se sitúan entre un 32% y un 50%¹.  

Anticiparse a ella resulta clave para incrementar la eficacia de las acciones terapéuticas que se emprendan. No obstante, su diagnóstico es complejo y, en palabras del Doctor Marcio Borges (coordinador de la Unidad de Sepsis del Hospital de Son Llàtzer), “puede depender de múltiples condiciones y de la diferente susceptibilidad genética del paciente”.  

Más de 170 hospitales españoles tratan de prevenirla en los pacientes ingresados a través de la implementación de protocolos específicos, pero estos presentan ciertas limitaciones y un elevado número de falsos positivos y negativos, con unas cifras de detección que varían entre un 20% y un 80%¹.  

Por eso, la existencia de un dispositivo de detección eficaz como BiAlert que reduce las tasas de falsos negativos al 1% supone una verdadera revolución en el ámbito de la medicina preventiva¹.  

BiAlert aumenta la eficacia de los sistemas preventivos actuales, reduciendo el índice de falsos negativos a un 1% 

Ha sido desarrollado por el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (Madrid, España) y es el primer sistema de prevención de sepsis basado en inteligencia artificial que ha logrado superar con éxito todos los controles nacionales y comunitarios.  

Gracias a su sistema de algoritmos de inteligencia artificial, BiAlert recopila datos actualizados, obteniéndolos automáticamente de la historia clínica del paciente cada 30 minutos. En caso de detectar una posible sepsis, emite una alerta al profesional sanitario para que valore la situación y pueda adoptar una decisión en consecuencia. Para ello, se basa en el análisis de hasta 200 variables clínicas, determinantes en el diagnóstico de sepsis¹.  

Actualmente, se encuentra operativo en el Hospital Universitario de Son Llàtzer (Mallorca), donde lleva más de dos años funcionando, logrando diagnosticar más de 200 nuevos casos de sepsis al año¹.

En vistas a sus notables resultados, otros dos hospitales españoles, el Hospital 12 de Octubre de Madrid y el Complejo Universitario Hospitalario de Albacete, también han decidido apostar por él.  

La historia de BiAlert: Desde 2018 los investigadores han estado perfeccionando su eficacia, consiguiendo una precisión actual del 96% 

En 2018, el Instituto de Ingeniería del Conocimiento empezó a dar los primeros pasos para desarrollar esta herramienta. Para ello, tomaron los datos de más de 200.000 pacientes ingresados entre los años 2014 y 2018 en el Hospital de Palma de Mallorca, entre los que se incluían 9.300 pacientes con sepsis y 78.000 sin esta condición¹.  

Volcaron toda esta información en el algoritmo inicial, que crearon a partir de la aplicación de una tecnología denominada machine learning (una modalidad avanzada de inteligencia artificial) y pusieron a prueba su habilidad para identificar casos de sepsis.  

En este momento, BiAlert ya demostró disponer de una tasa inferior a un 9% de falsos positivos, mejorando la eficacia de los sistemas tradicionales¹. Pero querían ir un paso más allá: estaban dispuestos a conseguir que este sistema pudiese alertar en tiempo real a los profesionales sanitarios cuando un paciente disponía de un riesgo elevado de sufrir esta infección. Y lo consiguieron.  

BiAlert identifica la sepsis 24 horas antes de su aparición, con una tasa de error de un 1% 

Desde enero de 2019 hasta abril de 2022, el algoritmo de BiAlert ha estado trabajando sin descanso, emitiendo más de 64.524 alertas de posibles sepsis¹. 

Con una tasa de error de tan solo un 1%, actualmente BiAlert se ha convertido en una herramienta de apoyo imprescindible en el abordaje y tratamiento de la sepsis, siendo capaz de identificar la infección 24 horas antes de su aparición con un 96% de precisión¹, lo que:  

BiAlert emite alertas de sepsis en tiempo real, comunicándoselas de manera directa al profesional sanitario a cargo 

Combinando el conocimiento médico de los protocolos publicados en el Código Sepsis, con las últimas tecnologías como la inteligencia artificial y el big data, BiAlert analiza parámetros clínicos, médicos y de laboratorio para emitir una alerta de sepsis en tiempo real¹.  

Pero eso no es todo: gracias a su sistema configurable e integrable, puede avisar inmediatamente al profesional sanitario a través de su busca o teléfono móvil, ampliando muchísimo el margen de actuación y mejorando el pronóstico del paciente¹. 

Además, cuenta con una interfaz web propia donde el equipo médico puede consultar información relevante sobre las variables empleadas en el diagnóstico de sepsis, algo clave para facilitar su uso en la práctica clínica diaria¹. Y, por si todo ello no fuera suficiente, su modelo predictivo asigna un score de riesgo de sepsis dinámico para cada paciente, efectuando así una valoración más personalizada e individualizada¹.

¿Cómo se implementa? Estos son los pasos a seguir para utilizar BiAlert en los hospitales y centros médicos 

Al tratarse de un dispositivo de inteligencia artificial que recopila, analiza y procesa contenido altamente sensible, su implementación está regulada por un protocolo estricto de uso y puesta en marcha. De esta forma, se asegura una correcta gestión y protección de los datos, al mismo tiempo que se garantiza un funcionamiento óptimo y eficaz de BiAlert.  

A continuación, te explicamos los pasos a seguir por los hospitales y centros médicos que deseen integrarlo en su sistema:  

Con el marcado CE, se espera que la aplicación de BiAlert se extienda a otros hospitales nacionales y europeos 

La aplicación de BiAlert ha permitido llevar a cabo un abordaje mucho más rápido y eficaz de la sepsis en los pacientes ingresados, reducir las tasas de mortalidad de la enfermedad y mejorar la calidad de vida de los pacientes que la sufren.  

Recientemente, ha obtenido el certificado que lo avala como producto sanitario de acuerdo con los requisitos de calidad, seguridad, eficacia y correcta información exigidos por las directivas comunitarias y la Agencia Española del Medicamento y Productos Sanitarios (AEMPS) para su comercialización.

Por ello, se espera que, muy pronto, este innovador sistema de inteligencia artificial sea utilizado por un gran número de hospitales nacionales y europeos.