Sobre el Pronóstico Asistido por Computadora del Shock Séptico a partir de Signos Vitales

La sepsis es una condición potencialmente mortal debido a la reacción a una infección. Con ciertos cambios en el sistema circulatorio, la sepsis puede progresar a shock séptico si no se trata. Por lo tanto, el pronóstico temprano del shock séptico puede facilitar la implementación del tratamiento correcto y prevenir complicaciones más graves. En este estudio, evaluamos la viabilidad de aplicar un sistema de pronóstico asistido por computadora para el shock séptico. El sistema se contempla como una herramienta para predecir el shock séptico en el momento del inicio de la sepsis utilizando solo signos vitales que se recopilan rutinariamente en unidades de cuidados intensivos (UCI). Para este fin, evaluamos el rendimiento de métodos computacionales que toman la secuencia de signos vitales adquiridos hasta el inicio de la sepsis como entrada y reportan la posibilidad de progresar a un shock séptico antes de que se realice cualquier análisis clínico adicional. Los resultados muestran que una adaptación del particionamiento dinámico multivariado puede revelar una mayor precisión que otros métodos de clasificación de series temporales conocidos en un nuevo conjunto de datos construido a partir de una base de datos pública de UCI. Argumentamos que el uso de métodos de inteligencia computacional puede promover el pronóstico asistido por computadora del shock séptico en un entorno hospitalario hasta cierto grado.