L’Hospital Universitari Son Llàtzer aplica l'ús del Big Data per a la detecció precoç de les sèpsies

L'Hospital Universitari Son Llàtzer ha estat pioner a Europa en la generació i l'ús de sistemes d'informatització hospitalària, el que ha permès desenvolupar un procés assistencial en el qual la informació en línia permet una millor coordinació i integració dels processos. Fruit d'aquesta filosofia, es va crear la Unitat de Sèpsia l'any 2011.

Aquesta unitat té una àmplia experiència en programes informàtics per a la detecció automatitzada precoç de sèpsia. En una primera etapa es van utilitzar 17 variables que, mitjançant un procés automatitzat, possibilitava detectar casos de sèpsia greu en pacients hospitalitzats. Aquest procés canvia substancialment mitjançant l'aplicació del Big Data i de la Intel·ligència Artificial. Utilitzant tècniques com el maching learning o deep learning s'augmenta l'efectivitat per a la predicció i prevenció de malalties.

En comparar els resultats obtinguts utilitzant tècniques de Big Data i d'Intel·ligència Artificial, aquestes identificaven adequadament pacients amb sèpsia greu en un 83 % enfront del 40 % amb el mètode convencional. Aquesta enorme diferència ve donada pel disseny d'un algoritme que fa servir més variables i combinacions de les que es poden fer amb els mètodes convencionals.

Per això, en els últims anys, la Unitat de Sèpsia de l'Hospital Universitari Son Llàtzer ha desenvolupat un projecte pilot amb una anàlisi retrospectiva amb 26.000 pacients per detectar precoçment l'inici de sèpsia greu en malalts adults en qualsevol punt de l'hospital.

Aquesta anàlisi, ha motivat el disseny del projecte BISEPRO, que consta de 2 fases. La primera per a la detecció de la sèpsia en temps real i la segona que aportarà als clínics una ajuda en la presa de decisions, amb un enfocament integral, des del diagnòstic fins al suport terapèutic al pacient amb sospita de sèpsia. Es tracta d'un ajut al clínic, i el més important, vol generar una medicina de precisió, l'anomenada medicina personalitzada.

La mortalitat relacionada amb la sèpsia segueix essent molt elevada, és el procés hospitalari, en percentatge, amb més mortalitat intrahospitalària, al voltant del 15 % i si hi ha un xoc sèptic aquesta mortalitat pot arribar al 30-35 %. La importància de detectar precoçment la sèpsia és fonamental, en ser aquest un procés clínic temps depenent, com ara l'infart de miocardi o l'ictus. Si la identificam abans, abans tractam i hi ha una relació directa amb millors resultats: menor mortalitat, ús de recursos i costos.

Els experts en sanitat i noves tecnologies referencien que l'ús de Big Data i de la Intel·ligència Artificial no només disminueix la morbimortalitat per diferents processos clínics, sinó que a més, racionalitzen els recursos generant estalvi a un sistema sanitari que debat diàriament la seva sostenibilitat.

Podem definir sèpsia com la resposta clínica de cada individu a una infecció que pot ser molt variable i manifestar-se de diverses formes, per exemple amb febre, hipotensió, fracàs respiratori, etc. Segons les definicions actuals és necessària almenys la disfunció d'un o més òrgans perquè tinguem una sèpsia. La majoria de les infeccions que requereixen ingrés hospitalari poden ocasionar una sèpsia. Els agents responsables de propiciar una sèpsia poden ser diferents tipus de microorganismes, principalment bacteris, però també fongs, virus i paràsits.

Més informació a l'Agenda d'Infosalut.

[Font: Conselleria de Salut. 10/04/2018 - IdISBa. 12/04/2018]

[Foto: Conselleria de Salut]

L’Hospital Universitari @SonLlatzer aplica l'ús del Big Data per a la detecció precoç de les sèpsies https://t.co/JRLpYhqWmp @sepsishsll @idisbaib @ibsalut @sbmiuc @SalutIB pic.twitter.com/DyOtAs218s

— Infosalut (@infosalut) 22 d’abril de 2018