Un nuevo algoritmo de IA predice el riesgo de mortalidad de los pacientes que sufren una lesión grave

Un nuevo algoritmo de IA predice el riesgo de mortalidad de los pacientes que sufren una lesión grave

Científicos del Departamento de Traumatología y Medicina Crítica Aguda de la Facultad de Medicina de la Universidad de Osaka han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial para predecir el riesgo de mortalidad de pacientes con lesiones graves. Utilizando el Banco de datos de trauma de Japón de 2013 a 2017, pudieron obtener registros de más de 70.000 pacientes que habían sufrido un traumatismo contundente, lo que permitió a los investigadores identificar factores críticos que podrían guiar con mayor precisión las estrategias de tratamiento.
Los médicos especialistas en accidentes en las salas de urgencias tienen que tomar decisiones sobre la vida y la muerte rápidamente y, a menudo, con información muy limitada. Parte del desafío es que los factores que predicen la probabilidad de resultados clínicos adversos no se comprenden completamente y, a veces, los propios cambios inflamatorios y de coagulación sanguínea del cuerpo en respuesta a una lesión grave causan más daño que bien. Es evidente que se necesita un enfoque más riguroso e integral de la atención traumatológica.
Ahora, un equipo de investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Osaka ha analizado una base de datos de todos los casos de trauma registrados en Japón utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Esto incluía información del paciente, como edad y tipo de lesión. Además, se realizaron espectrometría de masas y análisis proteómicos en suero de pacientes traumatizados en el Hospital de Osaka. Esto proporcionó información más específica sobre los marcadores sanguíneos que podrían indicar un aumento o disminución de ciertas proteínas.

Nuestro estudio tiene importantes implicaciones clínicas. Puede ayudar a identificar a los pacientes de mayor riesgo que podrían beneficiarse más de una intervención temprana”.

Jotaro Tachino, autor principal del estudio, Facultad de Medicina de la Universidad de Osaka

El equipo utilizó un análisis de conglomerados jerárquico de los datos y descubrió que 11 variables estaban más fuertemente correlacionadas con mayores tasas de mortalidad, incluido el tipo y la gravedad de la lesión. Además, vieron que los pacientes con mayor riesgo a menudo tenían una inflamación excesiva o incluso una respuesta inflamatoria aguda. También encontraron marcadores de proteínas que señalaban una coagulación regulada a la baja, lo que estaba fuertemente asociado con resultados negativos.
"La metodología que utilizamos para este proyecto también se puede ampliar al desarrollo de nuevas estrategias de tratamiento y terapias para otras enfermedades para las que se dispone de grandes conjuntos de datos", afirma el autor principal Hiroshi Ogura. Este trabajo puede optimizar significativamente la asignación de los escasos recursos sanitarios de urgencias para salvar a más personas. El equipo también espera que esta investigación pueda ayudar a revelar formas de calmar las vías inflamatorias que pueden salirse de control después de lesiones traumáticas.

Fuente:

Universidad de Osaka

Referencia:

Tachino, J., et al. (2022) Desarrollo de fenotipos clínicos y perfiles biológicos mediante análisis proteómico de pacientes traumatizados. Cuidados intensivos. doi.org/10.1186/s13054-022-04103-z.

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