Un algoritmo para prevenir la sepsis revela que queda mucho por hacer en la salud digital

Epic Systems, una compañía de Estados Unidos especializada en historiales médicos electrónicos, ha desarrollado un algoritmo que puede identificar los signos de sepsis y prevenir las muertes causadas por este tipo de complicación de infecciones. 

La sepsis es una de las principales causas de fallecimiento en los hospitales, ya que puede provocar un fallo multiorgánico. La detección temprana de la sepsis es vital para evitar la mortalidad, ya que iniciar el tratamiento lo antes posible mejora las posibilidades de supervivencia del paciente, por lo que una herramienta como la desarrollada por Epic Systems tiene un gran atractivo para los médicos. 

De hecho, alrededor de una cuarta parte de los hospitales de Estados Unidos utilizan los registros médicos electrónicos de Epic y cientos de hospitales utilizan su herramienta de predicción de sepsis, explica The Verge. 

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Sin embargo, un nuevo estudio publicado en JAMA Internal Medicineadvierte ahora de que el algoritmo  podría no ser tan eficaz detectando los casos de sepsis. Los resultados de la investigación, que ha analizado 40.000 hospitalizaciones, señala que la herramienta solo acertó el 63% de las veces a la hora de identificar si el paciente tenía o no sepsis. 

La herramienta solo identificó el 7% de casos no detectados por un médico, y además tuvo una elevada tasa de falsos negativos. 

Un portavoz de Epic refutó los resultados en una declaración a Stat News, diciendo que otras investigaciones mostraron que el algoritmo era preciso. 

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El autor del estudio Karandeep Singh, señala que la herramienta está captando casos en los que el médico ya cree que hay un problema y que había un error en la forma en la que había sido desarrollado el algoritmo que hacía que no estaba identificando la sepsis cuando el paciente desarrollaba los primeros síntomas. 

No es el primer caso con Epic, que ya durante el confinamiento puso en marcha otro algoritmo para ayudar a los médicos a decidir qué pacientes debían pasar a cuidados intensivos. 

Una investigación Universidad de Brown señala también que, aunque podía identificar a los pacientes de bajo y alto riesgo, podía haber sesgos sin identificar en el sistema que estaban pasando desapercibidos y podría no ser útil para los médicos. 

Estas herramientas son cada vez más comunes, por lo que este tipo de problemas no van a desaparecer, explica Wired Roy Adams, profesor asistente de la Escuela de Medicina Johns Hopkins. "Necesitamos más evaluaciones independientes de estos sistemas patentados", afirma.