El estudio muestra el potencial del uso de herramientas de IA para detectar infecciones asociadas a la atención sanitaria

Nueva prueba de concepto Estancia Publicado en Revista americana de control de infecciones Los informes indican que las tecnologías de inteligencia artificial (IA) pueden identificar con precisión infecciones asociadas a la atención sanitaria (HAI) incluso en escenarios clínicos complejos. El estudio, que destaca la necesidad de un lenguaje claro y coherente al utilizar herramientas de IA para este fin, demuestra el potencial de incorporar la tecnología de IA como un componente rentable de los programas rutinarios de vigilancia de infecciones.

Según la encuesta de prevalencia hospitalaria de cuidados intensivos más reciente de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, en 2015 hubo aproximadamente 687 000 infecciones hospitalarias de cuidados agudos en los Estados Unidos y 72 000 muertes asociadas a hospitales de cuidados agudos entre los pacientes hospitalizados. Aproximadamente el 3 % de todos los pacientes hospitalizados tener al menos una HAI en un momento dado.

La implementación de programas de control de infecciones y otros protocolos de prevención de infecciones ha reducido la incidencia de infecciones asociadas a la atención médica, pero siguen siendo un riesgo, especialmente para los pacientes hospitalizados en estado crítico que utilizan dispositivos como vías centrales, catéteres o tubos de respiración.

Muchos hospitales y otros centros de atención médica cuentan con programas de vigilancia de infecciones asociadas a la atención médica para monitorear el mayor riesgo de infección, pero su mantenimiento requiere amplios recursos, capacitación y experiencia. En entornos con recursos limitados, una alternativa rentable puede ayudar a mejorar los programas de vigilancia y permitir una mejor protección de los pacientes de alto riesgo.

En este nuevo estudio, investigadores de la Universidad de Saint Louis y la Facultad de Medicina de la Universidad de Louisville evaluaron el rendimiento de dos herramientas impulsadas por IA para identificar con precisión infecciones asociadas a la atención médica. Una herramienta se creó utilizando ChatGPT Plus de OpenAI y la otra se desarrolló utilizando un gran modelo de lenguaje de código abierto conocido como Mixtral 8x7B.

Las herramientas se probaron en dos tipos de infecciones asociadas a la atención médica: infección del torrente sanguíneo asociada a una vía central (CLABSI) e infección del tracto urinario asociada a un catéter (CAUTI). Se presentaron descripciones de seis escenarios ficticios de pacientes de distintos niveles de complejidad a las herramientas de IA, a las que luego se les preguntó si las descripciones representaban un CLABSI o un CAUTI. Las descripciones incluían información como la edad del paciente, los síntomas, la fecha de ingreso y las fechas de inserción y extracción de vías centrales o catéteres. Las respuestas de la IA se compararon con las respuestas de los expertos para determinar la precisión.

En los seis casos, ambas herramientas de IA identificaron con precisión HAI cuando se presentaron indicaciones claras. Más importante aún, los investigadores descubrieron que la información faltante o ambigua en las descripciones puede impedir que las herramientas de inteligencia artificial produzcan resultados precisos. Por ejemplo, una descripción no incluía la fecha de inserción del catéter; Sin estos detalles, la herramienta de IA no podrá dar la respuesta correcta. Las abreviaturas, la falta de especificidad, el uso de caracteres especiales y las fechas informadas en formato numérico en lugar de indicar el mes dieron como resultado respuestas inconsistentes.

dijo Timothy L. «Nuestros resultados son los primeros en demostrar el poder de la vigilancia de infecciones asociadas a la atención médica asistida por IA en un entorno de atención médica, pero también subrayan la necesidad de supervisión humana de esta tecnología», dijo el Dr. Wimkin, Ph.D., MPH. es profesor asociado en el Departamento de Enfermedades Infecciosas, Alergia e Inmunología de la Universidad de Saint Louis y autor principal de este artículo. «A medida que el papel de la IA en la medicina evoluciona rápidamente, nuestro estudio de prueba de concepto subraya la necesidad de un desarrollo continuo de herramientas de IA con datos de pacientes del mundo real para respaldar la prevención de infecciones».

Detalles adicionales sobre el estudio incluyen:

• Ambas herramientas de IA se utilizaron con generación de recuerdos mejorada, un enfoque que mejora la calidad del estímulo a través de un depósito de conocimientos que brinda contexto adicional a la herramienta de IA. En este caso, el repositorio incluía materiales de la Red Nacional de Seguridad de la Atención Médica de los CDC, un sistema de seguimiento de la atención médica.
• La herramienta ChatGPT Plus desarrollada para este estudio, HAI Assist, está disponible en la tienda OpenAI GPT para aquellos con una suscripción ChatGPT Plus.

“La vigilancia de HAI es una responsabilidad fundamental de los especialistas en prevención de infecciones, y nuestra comunidad necesita todas las herramientas posibles para ayudarnos a garantizar la seguridad de nuestros pacientes”, dijo Tanya Pope, PhD, RN, CIC, FAPIC, presidenta de APIC 2024. «Este estudio sugiere que las herramientas impulsadas por IA pueden proporcionar una forma rentable de mejorar nuestros programas de vigilancia al ayudar a los especialistas en prevención de infecciones en sus funciones laborales diarias».