Los científicos han creado un sistema de inteligencia artificial que podría ayudar a tratar a los pacientes con sepsis.
Se descubrió que la tecnología, desarrollada por investigadores del Imperial College London, predice la mejor estrategia de tratamiento para los pacientes.
El sistema 'aprendió' la mejor estrategia de tratamiento para un paciente al analizar los registros de aproximadamente 100,000 pacientes de hospital en unidades de cuidados intensivos y las decisiones de cada médico que los afecta.
Los hallazgos, publicados en la revista medicina natural mostró que el sistema de IA tomó decisiones de tratamiento más confiables que los médicos humanos.
El equipo detrás de la tecnología dice que la herramienta podría usarse junto con profesionales médicos para ayudar a los médicos a decidir la mejor estrategia de tratamiento para los pacientes.
La sepsis, también conocida como envenenamiento de la sangre, es una complicación potencialmente mortal de una infección y mata a alrededor de 44,000 cada año en el Reino Unido.
En el estudio, los investigadores analizaron los registros de pacientes estadounidenses de 130 unidades de cuidados intensivos durante un período de 15 años para explorar si las recomendaciones del sistema de IA podrían haber mejorado los resultados de los pacientes, en comparación con la atención estándar. Los investigadores ahora esperan probarel sistema, llamado AI Clinician, en unidades de cuidados intensivos en el Reino Unido.
El Dr. Aldo Faisal, autor principal del Departamento de Bioingeniería y del Departamento de Computación de Imperial, dijo: "Sepsis es uno de los mayores asesinos en el Reino Unido, y reclama seis millones de vidas en todo el mundo, por lo que necesitamos desesperadamente nuevas herramientasa nuestra disposición para ayudar a los pacientes. En Imperial, creemos que AI for Healthcare es la solución. Nuestro nuevo sistema de IA fue capaz de analizar los datos de un paciente, como la presión arterial y la frecuencia cardíaca, y decidir la mejor estrategia de tratamiento.descubrieron que cuando la decisión de tratamiento del médico coincidía con lo que el sistema de IA recomendaba, tenían una mejor oportunidad de supervivencia "
El equipo utilizó el sistema de IA para evaluar qué enfoque de tratamiento particular para la sepsis fue más exitoso.
La sepsis puede causar una caída drástica de la presión arterial que puede dejar a los órganos privados de flujo sanguíneo y oxígeno, y en última instancia, puede conducir a la insuficiencia de múltiples órganos y la muerte.
Para aumentar la presión arterial y mantener el corazón latiendo, los médicos administran líquidos adicionales, generalmente en forma de solución salina, así como medicamentos que aprietan los vasos sanguíneos y aumentan la presión arterial, llamados vasopresores.
El profesor Anthony Gordon, autor principal del Departamento de Cirugía y Cáncer de Imperial explicó: "Sabemos que la mayoría de los pacientes con sepsis necesitan gotas de líquido y, en casos más graves, también necesitan vasopresores para mantener la presión sanguínea y el flujo sanguíneo. Todavía hay muchodebate entre los médicos acerca de cuánto líquido administrar y cuándo comenzar los vasopresores. Existen pautas clínicas pero brindan asesoramiento general. El AI Clinician puede aprender cuál es la mejor opción para cada paciente en ese momento ".
El ministro de Salud, Lord O'Shaughnessy, agregó: "La sepsis es una condición devastadora que cobra demasiadas vidas en el Reino Unido. Necesitamos ser mejores para detectar los signos temprano y la inteligencia artificial tiene el potencial de hacer esto de manera más rápida y efectiva quehumanos: apoyar a los médicos para que puedan pasar más tiempo con los pacientes.
"Ya estamos dando pasos para mejorar el diagnóstico con nuestra nueva herramienta de sepsis, pero también debemos adoptar cualquier solución tecnológica nueva que pueda mejorar la atención al paciente y salvar vidas"
Para ayudar a los médicos a decidir qué enfoque aumentaría las posibilidades de supervivencia de un paciente, el equipo de investigación creó un sistema de IA que evaluaría los signos vitales de un paciente y recomendaría el mejor enfoque de tratamiento.
El sistema analizó los registros médicos de 96,000 pacientes de EE. UU. Con sepsis en unidades de cuidados intensivos. Mediante un proceso llamado aprendizaje de refuerzo, donde los robots aprenden a tomar decisiones y resolver un problema, el especialista en IA revisó el caso de cada paciente y trabajódescubra la mejor estrategia para mantener vivo a un paciente. El sistema calculó 48 variables que incluyen la edad, los signos vitales y las condiciones preexistentes.
El sistema luego predijo la mejor estrategia de tratamiento para cada paciente con sepsis. Los resultados revelaron que el 98 por ciento de las veces, el sistema de IA coincidía o era mejor que la decisión de los médicos humanos.
El estudio también encontró que la mortalidad era más baja en pacientes donde las dosis de líquidos y vasopresores del médico humano coincidían con la sugerencia del sistema de IA. Sin embargo, cuando la decisión del médico difería del sistema de IA, un paciente tenía una probabilidad reducida de supervivencia.
El equipo descubrió que cuando la decisión del médico variaba de la sugerencia del clínico AI, era en promedio administrar demasiado líquido y muy poco vasopresor, pero lo más importante era que variaba entre pacientes individuales.
El equipo dice que los hallazgos muestran que el especialista en IA podría ayudar a los médicos a decidir la mejor estrategia de tratamiento para los pacientes.
El profesor Gordon explicó: "El especialista en IA fue capaz de" aprender "de muchos más pacientes de los que cualquier médico podía ver en toda su vida. Aprendió de 100,000 pacientes y los" recordó "a todos por igual, mientras que los médicos siempre son susceptibles de sesgo de memoria,donde recuerdan particularmente casos recientes o casos inusuales "
El Dr. Faisal explicó: "Un médico de cuidados intensivos verá aproximadamente 15,000 pacientes para cuando se retiren. Sin embargo, este sistema ha visto a casi 100,000 pacientes, tiene la experiencia de 8 médicos y ha aprendido de cada uno de esos casos quélas mejores decisiones fueron para cada situación "
El Dr. Faisal agregó: "La explosión en las aplicaciones de Inteligencia Artificial en la atención médica se centra actualmente en imitar la capacidad perceptiva de los médicos humanos, por ejemplo, reconocer un tumor de un escáner cerebral como se usa en el diagnóstico. Sin embargo, los médicos hacen más que solo diagnosticar, ellostratar a las personas. Nuestro sistema de IA Clinician se enfoca en capturar esta capacidad cognitiva de los médicos: imagine tener un médico que lo vigile cada segundo de cada día, administre un curso de tratamiento, observe cómo responde al tratamiento y luego ajuste el tratamiento como sula condición evoluciona
"La tecnología de AI Clinician que desarrollamos puede tener muchas aplicaciones en medicina, siempre que necesitemos elegir, observar y ajustar el tratamiento. Siempre que haya una gran cantidad de datos de pacientes que el AI Clinician pueda evaluar y aprender, se puede usar el sistema.Hemos aplicado esta tecnología previamente al tratamiento de la diabetes y la anestesia durante la cirugía, y podemos utilizarla para optimizar la administración de tratamientos costosos, por ejemplo, en la terapia del cáncer ".
El equipo ahora planea probar al Clínico de IA en hospitales del Reino Unido. El Dr. Faisal agregó: "La única forma en que cualquier tecnología puede ayudar a un paciente es convertirla en un producto que los médicos y hospitales puedan recetar, por lo tanto, estamos buscando comercializar"
Este trabajo solo fue posible a través de la colaboración de inteligencia artificial y científicos clínicos pioneros en Imperial.
El Dr. Faisal dijo: "Rompimos los límites y los silos que frenaban los enfoques tradicionales de la atención médica, al capacitar a una nueva generación de estudiantes de doctorado para considerar la IA y la atención médica como un problema, no dos".
Dr. Matthieu Komorowski, un médico que obtuvo un doctorado en Inteligencia Artificial con los dos autores principales y fue el primer autor de este estudio y fue apoyado por una beca de doctorado del presidente del Imperial College.
La investigación fue apoyada por el Instituto Nacional de Investigación en Salud del Centro de Investigación Biomédica Imperial y el Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas de Investigación e Innovación del Reino Unido. El Profesor Anthony Gordon también es Profesor de Investigación de NIHR.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Imperial College de Londres . Original escrito por Kate Wighton. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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