Sant Joan de Déu desarrolla un algoritmo que ayuda a predecir la sepsis hasta seis horas antes

Profesionales de la Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos, el Departamento de Innovación y la Dirección de Datos del Hospital Sant Joan de Déu Barcelona han desarrollado un algoritmo basado en inteligencia artificial que permite predecir una sepsis hasta seis horas antes de que se manifiesten los síntomas. En la actualidad, los profesionales de las UCI disponen de herramientas que les permiten detectar precozmente la sepsis, pero no predecirla, explica Iolanda Jordan, pediatra del Hospital e investigadora del Institut de Recerca Sant Joan de Déu. Ella, juntamente con Aida Felipe, también pediatra e investigadora de Sant Joan de Déu, han liderado, desde el punto de vista médico, el proyecto de desarrollo del algoritmo.

La sepsis es una reacción extrema que tiene el organismo ante una infección, y es una de las causas más frecuentes de ingreso en una unidad de cuidados intensivos y también una de las complicaciones más graves que pueden presentar los niños ingresados en esta unidad. Teniendo en cuenta que su evolución puede ser muy rápida y que el tiempo es clave, porque cada hora de retraso en el diagnóstico y tratamiento puede incidir de manera muy importante en el pronóstico y evolución del paciente, el algoritmo desarrollado en Sant Joan de Déu resulta especialmente valioso.

"Disponer de un sistema capaz de identificar patrones de riesgo antes de que aparezcan los signos clínicos evidentes nos puede ayudar a actuar más rápido: podemos hacer un análisis sanguíneo con marcadores y recoger cultivos al paciente para valorar si es necesario administrar antibiótico", señala Felipe.

Variables clínicas alteradas

Para desarrollar la herramienta predictiva, los investigadores han analizado retrospectivamente 9.975 episodios de ingreso en la UCIP correspondientes a 6.984 pacientes que fueron atendidos en la unidad entre los años 2019 y 2025. Este análisis les permitió identificar, de entre un gran volumen de datos clínicos, unas sesenta variables clínicas que los pacientes que acaban desarrollando una sepsis presentan alteradas respecto al resto de pacientes ingresados en la UCIP y que, por tanto, pueden actuar como indicadores para predecir su aparición.

A día de hoy, las investigadoras están llevando a cabo una evaluación prospectiva del algoritmo —examinando estas variables en los pacientes que ingresan actualmente en la UCI— con el objetivo de implementarlo a corto plazo y de manera rutinaria en la unidad, incorporándolo a las pantallas, apps y sistemas de alerta existentes.

El desarrollo del algoritmo predictivo se enmarca dentro del proyecto PHEMS, que agrupa 12 instituciones de referencia en salud infantil de Europa y que tiene como objetivo aprovechar el potencial de los datos para avanzar hacia una medicina más precisa, predictiva y personalizada.

Mediante nuevas tecnologías que permiten analizar de manera segura información clínica procedente de diferentes hospitales europeos, y preservando siempre la privacidad de los pacientes, el proyecto busca transformar los datos generados durante la asistencia en conocimiento útil para mejorar el diagnóstico, anticipar complicaciones, personalizar tratamientos y optimizar la toma de decisiones clínicas.

El proyecto se presentará este septiembre en el Pediatric Innovation Day, que se celebrará este 18 de septiembre en Helsinki y reúne hospitales, centros de investigación y expertos internacionales en innovación pediátrica. Este encuentro, coorganizado por i4KIDS, es un espacio para compartir soluciones innovadoras capaces de transformar la atención a los niños mediante el uso de los datos, la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías.