El Instituto de Investigación Biomédica de Cádiz (Inibica) y el Hospital Universitario de Jerez han dado un paso al frente en la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito sanitario, con un objetivo claro: mejorar la detección precoz de la sepsis en los Servicios de Urgencias.
Junto a la Fundación Progreso y Salud, entidades dependientes de la Consejería de Sanidad, Presidencia y Emergencias de la Junta de Andalucía, han publicado el artículo titulado Datos abiertos e inteligencia artificial: una ventana de oportunidad para pacientes sépticos en los servicios de urgencias’en la revista ‘Emergencias’, órgano oficial de la Sociedad Española de Medicina de Urgencias y Emergencias (Semes) y referencia nacional en investigación e innovación clínica en este campo.
El trabajo sitúa a sus autores en la vanguardia del uso de datos abiertos y tecnologías basadas en IA para la identificación temprana de la sepsis, una de las principales causas de mortalidad hospitalaria. El estudio está liderado por especialistas del Hospital Universitario de Jerez e investigadores de Inibica, cuenta con el apoyo estratégico de la Fundación Progreso y Salud y la participación del Instituto de Investigación Sanitaria San Carlos de Madrid (Idsicc). Todos ellos coinciden en señalar el enorme potencial de la IA para analizar datos clínicos en tiempo real y anticiparse a la evolución de esta enfermedad crítica.
“La IA es una herramienta que ya tenemos a nuestra disposición y que puede cambiar la forma en que detectamos la sepsis. Analiza en segundos información que un ser humano no podría integrar tan rápido”, explica Ángel Estella, facultativo especialista en Medicina Intensiva del Hospital Universitario de Jerez e investigador de Inibica. En su opinión, “incorporarla de forma sistemática en Urgencias puede marcar la diferencia en supervivencia”.
Una base de datos nacional abierta
El artículo plantea además la creación de una base de datos nacional abierta, interoperable y gestionada de manera responsable, que permita unificar información clínica anonimizada de los millones de atenciones en Urgencias que se producen cada año en España. Esta infraestructura facilitaría el desarrollo de algoritmos predictivos robustos, capaces de detectar patrones de riesgo que los métodos tradicionales no consiguen identificar.
Los autores defienden un repositorio colaborativo basado en los estándares FAIR —datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables—, acompañado de estrictos acuerdos de uso de datos que garanticen la equidad y la seguridad. Según subrayan, este enfoque permitiría mejorar la precisión de los modelos y optimizar la toma de decisiones clínicas en todo el territorio.
En esta línea, Miguel Ángel Armengol de la Hoz, coautor del estudio, destaca que unificar los datos de los distintos Servicios de Urgencias bajo un marco ético y técnico sólido “es esencial para desarrollar modelos más precisos y fiables”.
La iniciativa se alinea con los objetivos estratégicos de la Fundación Progreso y Salud en materia de ciencia de datos y salud digital, así como con la apuesta por impulsar una investigación traslacional de alto impacto y fomentar la innovación clínica basada en la evidencia.