Aprendizaje automático en la UCI: predicción de la mortalidad en infecciones del torrente sanguíneo (UCI: Unidad de cuidados intensivos) (ICU)

Los carbapenémicos son uno de los antibióticos de último recurso que se utilizan para tratar infecciones graves causadas por patógenos gramnegativos resistentes a múltiples fármacos. Las infecciones por bacilos gramnegativos resistentes a carbapenems (CR-GNB) se han generalizado en la última década, lo que plantea graves amenazas a la salud pública. Las Enterobacteriaceae resistentes a los carbapenems (CRE), Acinetobacter baumannii (CRAB) resistente a los carbapenemes y Pseudomonas aeruginosa resistente a los carbapenems (CRPA) encabezan la lista prioritaria de bacterias resistentes a los antibióticos en todo el mundo. CR-GNB causa un amplio espectro de infecciones, que incluyen bacteriemia, infecciones del tracto urinario, neumonía e infecciones intraabdominales. Las infecciones del torrente sanguíneo resistentes a los carbapenémicos son una causa importante de morbilidad y mortalidad, y las opciones terapéuticas en el tratamiento son extremadamente limitadas. Al evaluar los factores de riesgo en pacientes monitoreados en la unidad de cuidados intensivos, los sistemas de puntuación que pueden predecir el pronóstico reducen el riesgo de mortalidad al garantizar la aplicación temprana de antibióticos eficaces y el apoyo hemodinámico oportuno que se utilizan actualmente.

Con la acumulación de big data y los avances en las técnicas de almacenamiento de datos, los métodos innovadores y pragmáticos de aprendizaje automático que han entrado en nuestras vidas demuestran un buen rendimiento de predicción en el campo médico. Los modelos basados ​​en aprendizaje automático desarrollados para predecir la mortalidad en pacientes monitorizados en la unidad de cuidados intensivos están disponibles en la literatura y brindan una oportunidad para una intervención más temprana en los pacientes.

Utilizando los datos de nuestros propios pacientes, en la unidad de cuidados intensivos, los pacientes con infecciones del torrente sanguíneo, con y sin mortalidad, serán examinados retrospectivamente en dos subgrupos para comparar. Nuestro objetivo es predecir la mortalidad que puede desarrollarse en infecciones del torrente sanguíneo por bacilos gramnegativos resistentes a carbapenémicos con un modelo basado en aprendizaje automático.