Algoritmo de IA mejora la toma de decisiones sobre antibióticos en infecciones del tracto urinario

La prescripción inadecuada o excesivamente amplia contribuye a la resistencia a los antimicrobianos, una creciente amenaza para la salud mundial, responsable de millones de muertes al año.

Los profesionales sanitarios deben equilibrar la necesidad de un tratamiento eficaz con el riesgo de promover la resistencia, una decisión a menudo compleja. Ahora, un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) puede ayudar a guiar la selección de antibióticos para las ITU, priorizando la seguridad del paciente y la prevención de la resistencia.

Investigadores de la Universidad de Liverpool (Liverpool, Reino Unido) han desarrollado un algoritmo basado en IA que integra la experiencia clínica con predicciones basadas en datos para respaldar las decisiones de tratamiento de las ITU. El sistema utiliza una función matemática de utilidad para ponderar los beneficios y riesgos de las distintas opciones antibióticas en cada paciente. Tiene en cuenta factores como la eficacia del tratamiento y el potencial de generar resistencia, combinando el juicio humano con modelos predictivos.

En estudios de simulación que utilizaron datos reales de atención sanitaria, las recomendaciones de la IA mostraron un desempeño comparable al de los médicos. Sin embargo, el algoritmo fue menos propenso a seleccionar antibióticos asociados con un mayor riesgo de resistencia y más propenso a recomendar tratamientos orales en lugar de opciones intravenosas cuando era apropiado.

El estudio, publicado en npj Digital Medicine, también demostró una función de seguridad integrada: cuando los pacientes estaban gravemente enfermos, el modelo priorizó la selección del antibiótico más eficaz para garantizar resultados óptimos del tratamiento.

Los investigadores sugieren que la herramienta podría reducir el uso innecesario de antibióticos de amplio espectro y frenar la propagación de la resistencia a los antimicrobianos. Al facilitar la prescripción de precisión, el sistema busca mejorar tanto la seguridad como la comodidad para los pacientes.

Se requieren más investigaciones en diversos entornos sanitarios para validar el modelo a nivel mundial, especialmente en las regiones donde la resistencia a los antibióticos tiene el mayor impacto. Este enfoque representa un paso hacia la integración de la IA con la experiencia clínica para fortalecer las estrategias de gestión de infecciones.

“En una era en la que la resistencia a los antimicrobianos continúa aumentando, se requieren soluciones innovadoras que faciliten el uso preciso de los antimicrobianos; nuestro sistema basado en la utilidad puede presentar esa solución”, dijo el Dr. Alexander Howard, autor principal del estudio.

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Universidad de Liverpool