Los investigadores desarrollan un método impulsado por IA para diagnosticar infecciones pulmonares más rápidamente

Los investigadores desarrollan un método impulsado por IA para diagnosticar infecciones pulmonares más rápidamente

Las infecciones pulmonares como la neumonía se encuentran entre las principales causas de muerte en todo el mundo, pero son muy difíciles de diagnosticar.

Ahora, investigadores de la UC San Francisco han encontrado una manera de identificar estas infecciones en pacientes críticamente enfermos combinando el análisis generativo de IA de registros médicos con un biomarcador de infecciones del tracto respiratorio inferior.

En un estudio observacional de adultos críticamente enfermos, la combinación hizo un diagnóstico correcto el 96 por ciento de las veces y diferenció entre causas infecciosas y no infecciosas de insuficiencia respiratoria con mayor precisión que los médicos de la UCI. Los autores estimaron que este modelo, si estuviera disponible cuando se inscribieron los pacientes, podría haber reducido el uso inadecuado de antibióticos en más del 80%.

"Hemos desarrollado un método que produce resultados mucho más rápido que el cultivo y podría implementarse fácilmente en la clínica", dijo el Dr. Chaz Langelier, profesor asociado de medicina y autor principal del estudio publicado el 16 de diciembre.comunicación de la naturaleza.

Estamos seguros de que esto podría conducir a un diagnóstico más rápido y reducir el uso innecesario de antibióticos”.

Chaz Langelier, profesor asociado de medicina, Universidad de California – San Francisco

Una característica importante del modelo es el biomarcador que el equipo de Langelier desarrolló en 2023. Descubrieron que se trata de un gen que modula la inflamación, llamadoFABP4podría ayudar a diagnosticar la infección, ya que se expresa menos en las células inmunitarias en comparación con las células pulmonares normales.

El estudio actual examinó datos de dos grupos de pacientes críticamente enfermos: 98 fueron reclutados antes de la pandemia de COVID-19 y la mayoría tenía infecciones bacterianas; 59 fueron reclutados durante la pandemia y la mayoría tenía infecciones virales, incluida la COVID-19.

Primero probaron cada método individualmente.FABP4Biomarcadores o IA, y descubrió que cada uno de ellos hacía el diagnóstico correcto aproximadamente el 80% de las veces. Luego, los investigadores compararon los resultados del modelo con los diagnósticos de los médicos que ingresaron a los pacientes en la unidad de cuidados intensivos del hospital.

Estos médicos recetaron antibióticos para tratar la neumonía a la mayoría de estos pacientes, mientras que el modelo de biomarcadores más IA fue mucho más razonable para diagnosticar la neumonía.

Para probar aún más la precisión del modelo, el equipo comparó la forma en que la IA analizó los registros médicos con la forma en que los analizaron tres médicos diferentes especializados en medicina interna y enfermedades infecciosas. La IA fue realizada por GPT4 en una plataforma de privacidad desarrollada en la UCSF.

Ambos recibieron aproximadamente la misma cantidad de diagnósticos correctos, pero la IA puso más énfasis en los informes radiológicos de las radiografías de tórax, mientras que los médicos se centraron en las notas clínicas.

"Casi mostró una diferencia cultural si se puede decir lo mismo de una IA", dijo Natasha Spottiswoode, MD, DPhil, profesora asistente de medicina, una de las primeras autoras del artículo. "Muestra cómo la IA puede complementar el trabajo de los médicos".

El equipo publicó sus indicaciones de IA en el artículo y alentó a los médicos a probarlas en sus propias plataformas de IA compatibles con HIPAA.

"Es increíblemente fácil de usar, no es necesario ser bioinformático", dijo Hoang Van Phan, PhD, bioinformático y primer autor del artículo.

El equipo está validando el modelo como prueba clínica. A continuación, recurren a la sepsis, la principal causa de muerte hospitalaria, que también es notoriamente difícil de determinar.

Fuentes: