AI Clinician XP2: un estudio del médico de IA que se ejecuta en tiempo real en la UCI

La sepsis es una disfunción orgánica potencialmente mortal debido a una infección grave y afecta a 250 000 pacientes anualmente en el Reino Unido (antes de la COVID-19), de los cuales 48 000 mueren. Además, prácticamente todas las muertes por COVID-19 en la unidad de cuidados intensivos (UCI) tuvieron sepsis. Es una de las principales causas de muerte y la afección más costosa tratada en los hospitales. Fue reconocida como una de las principales prioridades de investigación por James Lind Alliance, una asociación de pacientes y médicos para priorizar las preguntas sin respuesta más apremiantes que enfrenta el NHS.

La piedra angular de la reanimación de la sepsis es la administración de líquidos intravenosos (FIV) y/o vasopresores (medicamentos que aprietan los vasos sanguíneos para aumentar la presión arterial) para mantener el flujo sanguíneo y prevenir la insuficiencia orgánica. Sin embargo, existe una gran incertidumbre en torno a la dosificación individual de estos fármacos en un paciente individual, en parte debido a la alta heterogeneidad de la sepsis. Las pautas actuales brindan recomendaciones a nivel de población, pero no logran individualizar las decisiones. Las decisiones equivocadas conducen a peores resultados y a un mayor uso de los recursos de la UCI. Una herramienta para personalizar estos medicamentos podría mejorar la supervivencia de los pacientes.

Los investigadores han desarrollado un nuevo método para revisar y recomendar de forma automática y continua la dosis correcta de estos medicamentos a los médicos, que se creó utilizando técnicas de inteligencia artificial (IA) aplicadas a grandes bases de datos médicas. El método utilizado se llama aprendizaje por refuerzo, y llamamos a la tecnología "Clínico de IA".

En el AI Clinician XP1, los investigadores probaron la seguridad del AI Clinician cuando se ejecuta en "modo sombra", es decir, en lotes seudonimizados de datos de pacientes presentados a los médicos de la UCI fuera de servicio. Esto permitió a los investigadores 1) desarrollar métodos y software para conectarse a registros de salud electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés) en tiempo real; 2) verificar la seguridad del algoritmo cuando se usa en una cohorte de pacientes de la UCI contemporánea del Reino Unido.

En XP2, AI Clinician se ejecutará en tiempo real en computadoras dedicadas junto a la cama de pacientes reales en 4 UCI en 2 NHS Trusts (tres UCI en ICHT y una UCI en UCLH).

Este experimento probará la viabilidad de ejecutar AI Clinician en tiempo real en UCI operativas, en preparación para un futuro ensayo aleatorizado multicéntrico a gran escala que probará una mejora en los resultados clínicamente relevantes. En esta etapa y con el interés de centrarnos primero en los prescriptores, solo probaremos el uso del sistema por parte de los médicos de la UCI. En el futuro se realizarán estudios con enfermeras.