Un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) promete revolucionar la detección temprana de sepsis en pacientes postoperatorios. Desarrollado en España, este avance podría significar un cambio crucial en la prevención y el tratamiento de esta grave complicación médica.

Madrid – Un equipo de investigadores del Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER) en su área de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina, en colaboración con el área de Enfermedades Infecciosas del Hospital Clínico Universitario de Valladolid, ha implementado con éxito un modelo de inteligencia artificial explicable (XAI) para anticipar el riesgo de sepsis en pacientes que se someten a cirugías. Esta herramienta de vanguardia permite identificar y priorizar la información genética que incrementa la vulnerabilidad a desarrollar esta peligrosa condición postoperatoria.

La sepsis, una respuesta inflamatoria sistémica severa a una infección, representa una amenaza significativa para la salud de los pacientes quirúrgicos. La capacidad de predecir con precisión qué individuos están en mayor riesgo permite a los médicos tomar medidas preventivas proactivas, optimizando los protocolos de atención y minimizando las posibilidades de complicaciones graves. El uso de un modelo XAI, en particular, es crucial, ya que no solo predice el riesgo, sino que también explica los factores genéticos específicos que contribuyen a él, proporcionando una base sólida para intervenciones personalizadas.

Este avance representa un paso significativo hacia la medicina personalizada y la optimización de la atención al paciente en el entorno quirúrgico. La aplicación de la IA en este contexto no solo mejora la precisión diagnóstica, sino que también ofrece la oportunidad de comprender mejor los mecanismos subyacentes a la sepsis, abriendo nuevas vías para el desarrollo de terapias más efectivas y dirigidas a las necesidades individuales de cada paciente.