Detección temprana de la sepsis utilizando inteligencia artificial en unidades de cuidados intensivos: una revisión...

Área de la Ciencia:

• La informática médica
• La inteligencia artificial en la medicina
• Medicina de cuidados intensivos

Sus antecedentes:

• La sepsis sigue siendo una de las principales causas de mortalidad en las unidades de cuidados intensivos (UCI).
• La detección temprana y precisa de la sepsis es crucial para la intervención oportuna y la mejora de los resultados del paciente.
• La inteligencia artificial (IA) ofrece un potencial para mejorar las capacidades de diagnóstico en entornos de cuidados intensivos.

Objetivo del estudio:

• Evaluar sistemáticamente el rendimiento diagnóstico de los algoritmos de IA para la detección de sepsis en las UCI.
• Para sintetizar la evidencia de múltiples estudios para proporcionar estimaciones agrupadas de la sensibilidad y la especificidad de la IA.

Principales métodos:

• Se realizó una búsqueda exhaustiva de literatura en PubMed, Embase y Web of Science hasta noviembre de 2024.
• Se utilizó un modelo bivariado de efectos aleatorios para calcular la sensibilidad combinada, la especificidad y el AUC.
• Se incluyeron en el metanálisis 16 estudios con 159.947 pacientes, con conjuntos de validación tanto interna como externa analizados.

Principales resultados:

• La sensibilidad combinada para la IA en la detección de sepsis fue de 0,76 (internas) y 0,78 (externas).
• La especificidad combinada fue de 0,85 (internas) y 0,82 (externas).
• El área bajo la curva (AUC) fue consistentemente de 0,87 para ambos conjuntos de validación, lo que indica un buen rendimiento diagnóstico. No se detectó un sesgo de publicación significativo.

Conclusiones:

• La IA demuestra un potencial significativo como herramienta de diagnóstico para identificar la sepsis y el shock séptico en las UCI.
• Si bien es prometedor, la heterogeneidad entre los estudios requiere precaución y mayor validación.
• Los estudios de validación externa son esenciales para confirmar la aplicabilidad clínica y la generalización de la IA.