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Este algoritmo es capaz predecir infecciones mortales

Investigadores de la Universidad Johns Hopkins han desarrollado un algoritmo computacional capaz de predecir un choque séptico en tiempo real. Una patología desarrollada por agentes...

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Investigadores de la Universidad Johns Hopkins han desarrollado un algoritmo computacional capaz de predecir un choque séptico en tiempo real. Una patología desarrollada por agentes infecciosos que mata a más personas que el SIDA, el cáncer de mama y el de próstata combinados.

El shock o choque séptico es una afección grave que ocurre cuando una infección causa una hipotensión arterial peligrosa. Este puede ser causado por cualquier agente infeccioso, bacterias, hongos o virus cuando sus toxinas causan daño tisular, lo cual lleva a una hipotensión arterial y funcionamiento deficiente de órganos.

La búsqueda de un diagnóstico precoz de esta afección potencialmente mortal ahora da un paso hacia adelante, con este nuevo método basado en un algoritmo que predice el shock séptico con una eficiencia del 85%, sin aumentar la tasa de falsos positivos de los métodos de cribado que son comunes ahora, refieren los científicos.

“Nuestro avance detecta estos pacientes lo suficientemente temprano para que los médicospuedan intervenir. Hemos sido capaces mejorar en un 60% los protocolos existentes”, dijo Suchi Saria, profesor asistente de ciencias de la computación y de la política de salud en la Escuela de Ingeniería Whiting Johns Hopkins.

Peter J. Pronovost, coautor del estudio y vicepresidente senior de seguridad y calidad del paciente en Johns Hopkins, dijo que la investigación promete avances significativos contra esta enfermedad que se estima afecta alrededor de un millón de estadounidenses y matar a cerca de 200.000 cada año.

“Hay un momento en que la sepsis es invisible, donde cada hora que pasa aumenta el riesgo de muerte”.

El estudio se basó en los registros electrónicos de salud de 16.234 pacientes ingresados ​​en unidades de cuidados intensivos, incluyendo las unidades médicas, quirúrgicas y cardíacas, con los cuales los investigadores crearon el algoritmo que combina 27 factores para medir en tiempo real el riesgo de shock séptico.

El método difiere en varios aspectos de los intentos anteriores para predecir el shock séptico. Se basa en un banco de datos más grande, tiene en cuenta más los indicadores de salud.

“El análisis de una gran cantidad de datos ha sido un amplio esfuerzo por parte de la Universidad Johns Hopkins para ayudar a los médicos y los pacientes, para proporcionar un seguimiento continuo, profundo nunca antes visto,” concluyo.

Referencia: Science

 

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