Cómo enseñar a un algoritmo a tratar la sepsis ✎ exprés
En la UCI, la decisión de cuánto líquido infundir a un paciente con sepsis y qué dosis de fármaco vasopresor administrar se toma cada hora. Un error en cualquier dirección puede costar la vida. Pero, ¿cómo saber cuál habría sido la mejor decisión? Se pueden tomar miles de historias clínicas y pedirle al programa que las 'reproduzca' de nuevo, probando diferentes movimientos.
Eso es exactamente lo que hicieron los autores del estudio. Tomaron 36 872 casos de sepsis en unidades de cuidados intensivos de la base de datos MIMIC-IV. Cada hora de tratamiento se dividió en 1 000 estados posibles (combinaciones de nivel de líquido y dosis de fármaco) y 25 acciones posibles (cambiar o no esos niveles). El programa, mediante prueba y error, encontró una estrategia que, según sus cálculos, debería conducir a un mejor resultado que lo que hicieron los médicos reales.
El resultado es esperanzador: la estrategia propuesta se aleja solo un poco de lo que hicieron los médicos (una discrepancia total de 0,18 en una escala de 0 a 1), pero según ambas evaluaciones resulta ganadora. La principal diferencia es un poco menos de líquido. No es una revolución, sino más bien un ajuste cuidadoso que podría probarse en la clínica como una sugerencia: cuando el algoritmo discrepe del médico, conviene examinar al paciente con más atención.
En la base de datos MIMIC-IV, los registros de tratamiento de la sepsis ocupan decenas de gigabytes: cada minuto en la UCI genera decenas de indicadores, desde la presión arterial hasta la composición de la sangre.