Próximamente, los médicos dispondrán de una solución basada en inteligencia artificial que les permitirá prescribir de manera rápida y precisa un régimen personalizado de antibióticos, con solo unos clics. Este enfoque individualizado reemplazará la administración de tratamientos generales, facilitando el ajuste del régimen antibiótico según los resultados de cultivos bacterianos y otras pruebas de diagnóstico disponibles.
El Hospital General de Singapur (SGH), en colaboración con DXC Technology y Synapxe, ha desarrollado la herramienta Inteligencia Aumentada en Enfermedades Infecciosas (AI 2 D), que tiene como objetivo optimizar la administración de antibióticos en dos infecciones hospitalarias comunes: la neumonía y la infección del tracto urinario. Gracias a AI 2 D, los médicos podrán decidir rápidamente si es necesario prescribir antibóticos, qué tipo deberían administrar y ajustar el tratamiento según los resultados de las pruebas bacterianas.
La herramienta de inteligencia artificial se apoya en datos clínicos retrospectivos anónimos, obtenidos de aproximadamente 8,000 pacientes tratados entre 2019 y 2020 en el SGH. “La IA 2D puede ayudar a informar a los médicos si se necesitan antibóticos y, en caso afirmativo, recomendar lo que se necesita y la pauta posológica en función de los datos clínicos relevantes del paciente”, explica la profesora asociada Andrea Kwa, subdirectora de Farmacia (Investigación e Innovación) del SGH y líder del proyecto.
En un estudio piloto de validación, el modelo de neumonía de AI 2 D logró una precisión del 90% al determinar si eran necesarios los antibóticos en cada caso. Además, los resultados mostraron que hasta un 40% de los antibóticos recetados inicialmente podrían no haber sido necesarios. Esta situación refleja un problema que no es exclusivo de Singapur, sino que afecta a nivel mundial. De hecho, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos estiman que hasta el 50% de todos los antibóticos recetados en el país son innecesarios o inadecuados.
“Los médicos bien intencionados sopesan constantemente los riesgos y beneficios del uso de antibóticos. A menudo es difícil decir con certeza si los pacientes se beneficiarán de ellos basándose únicamente en la evaluación clínica, los factores específicos del paciente o la gravedad de la enfermedad”, señaló el Dr. Piotr Chlebicki, consultor sénior del Departamento de Enfermedades Infecciosas del SGH y miembro del proyecto. Agregó que una herramienta como AI 2 D podría resultar fundamental para guiar a los médicos en la toma de decisiones antes de contar con los resultados de laboratorio.
Un paso crucial para optimizar el uso de antibióticos y combatir la resistencia antimicrobiana
El desarrollo de AI 2 D tiene el potencial de generar un impacto significativo tanto en la mejora de los resultados clínicos de los pacientes como en la prevención del uso excesivo de antibóticos, que contribuye a la resistencia antimicrobiana. Este problema no solo limita la efectividad de los tratamientos futuros, sino que también implica mayores riesgos de complicaciones graves para los pacientes.
“Si no se prescriben con prontitud a quienes realmente los necesitan, pueden derivar en complicaciones graves. Sin embargo, el uso indebido de antibóticos contribuye a la resistencia a los mismos, lo que plantea desafíos para el tratamiento de futuras infecciones”, explicó el Dr. Chlebicki. Por lo tanto, AI 2 D ofrece la posibilidad de optimizar el uso de los recursos antibióticos de manera inteligente, balanceando los riesgos y beneficios de su aplicación.
Tras el éxito del estudio piloto, el equipo investigador llevará a cabo un estudio comparativo con 200 pacientes hospitalizados para evaluar la eficacia de AI 2 D en la reducción segura del uso de antibóticos. Estos pacientes serán asignados aleatoriamente a médicos que utilicen AI 2 D o médicos que trabajen sin la herramienta, para analizar la efectividad en la toma de decisiones y el uso racional de los antibacterianos.
El equipo de investigación también tiene previsto ampliar el modelo para identificar qué tipo de antibótico es el más efectivo contra la neumonía, así como desarrollar un modelo similar para la infección del tracto urinario. Esta evolución permitirá a los profesionales contar con una herramienta mucho más precisa, adaptada a diversas situaciones clínicas y fundamentada en los datos clínicos específicos del paciente.
En el contexto de la pandemia de COVID-19 y con la preocupación creciente por las infecciones resistentes a los antibióticos, la implementación de IA en la medicina parece más relevante que nunca. “Esto puede reducir potencialmente el uso de antibóticos, lo que a su vez reduce el riesgo de resistencia a los antibóticos, manteniendo la eficacia de los antibacterianos para tratar infecciones ahora y en el futuro con la ayuda de la IA”, señaló la profesora asociada Andrea Kwa.
Con el respaldo de IA 2 D, los médicos podrán ofrecer una atención personalizada y fundamentada, maximizando los beneficios del tratamiento y minimizando los riesgos asociados al uso incorrecto de antibóticos. Esto representa un paso importante hacia la mejora de la calidad de la atención sanitaria y la protección de los pacientes frente a las crecientes amenazas que suponen las resistencias antimicrobianas. Singapur podría convertirse en un referente para otros países que busquen implementar soluciones basadas en inteligencia artificial con el objetivo de mejorar los sistemas de salud y garantizar tratamientos más efectivos y seguros.
