Desarrollan una herramienta con IA para eliminar falsas alergias a la penicilina Infobae
Málaga, 27 may (EFE).- Un equipo liderado por María José Torres Jaén, del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga (Ibima), ha desarrollado y validado una herramienta clínica con inteligencia artificial (IA) que identifica de forma rápida y segura a pacientes que tienen una "etiqueta" de alergia a la penicilina pero que, en realidad, no son alérgicos.
Este nuevo sistema, denominado 'Betalactam-Predictor' (BL-predictor), simplifica los procedimientos diagnósticos, permitiendo la retirada de falsos diagnósticos de forma rápida y segura, ha informado este miércoles el Ibima en un comunicado.
Según los hallazgos de la investigación, el sistema es tan fiable que podría permitir el desetiquetado de pacientes incluso fuera de las unidades especializadas de alergia, reduciendo drásticamente los costes y riesgos asociados.
En concreto, se estima que el 10 por ciento de la población tiene registrado en su historial médico una etiqueta de alergia a los antibióticos betalactámicos (donde se encuentra la penicilina).
Sin embargo, la realidad científica es muy distinta ya que solo entre el 5 y el 30 % de este 10 % son verdaderamente alérgicos.
Esta "falsa etiqueta" de alergia tiene consecuencias graves para la salud pública porque, al no poder usarlos, los médicos deben recurrir a antibióticos de segunda línea, que suelen ser menos eficaces, con mayores efectos secundarios y más costosos.
Además, este uso inadecuado contribuye significativamente al aumento de las resistencias bacterianas y prolonga las estancias hospitalarias.
BL-predictor es un cuestionario compuesto por ocho preguntas que puntúa diversos factores de la historia clínica del paciente, como el tipo de síntomas, el tiempo transcurrido desde la reacción o si el paciente necesitó tratamiento.
La principal novedad radica en que las variables de este cuestionario fueron seleccionadas y optimizadas mediante técnicas de aprendizaje automático ('Machine learning'), lo que ha permitido que la herramienta alcance una especificidad del 93 % en su validación internacional.
Esto supone un incremento del 25 % en la precisión respecto a las herramientas de decisión clínica más utilizadas hasta la fecha.
El estudio, publicado en la revista científica Allergy, comenzó con una cohorte de 2.207 pacientes en el Hospital Regional de Málaga y se extendió a una validación externa con 4.261 pacientes adicionales de centros en España (Salamanca y Madrid), Estados Unidos, Italia, Francia y Dinamarca.
Los resultados demuestran que BL-predictor es una herramienta robusta y adaptable a diferentes poblaciones a nivel global. EFE
