El papel de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la lesión renal aguda asociada a sepsis

La lesión renal aguda asociada a sepsis (SA-AKI) es una complicación grave en pacientes críticamente enfermos, que resulta en mayor mortalidad, morbilidad y costo. La compleja fisiopatología de la SA-AKI requiere una vigilancia clínica constante y una intervención adecuada y rápida. Si bien los análisis estadísticos tradicionales han identificado factores de riesgo severos para la SA-AKI, los resultados han sido inconsistentes en los estudios. Esto ha llevado a un creciente interés en aprovechar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para predecir mejor la SA-AKI. El ML puede descubrir patrones complejos más allá de la capacidad humana de discernimiento al analizar grandes conjuntos de datos. Los modelos de aprendizaje supervisado como XGBoost y RNN-LSTM han demostrado ser notablemente precisos en la predicción del inicio de la SA-AKI y la mortalidad subsecuente, a menudo superando las puntuaciones de riesgo tradicionales. Mientras tanto, el aprendizaje no supervisado revela sub-fenotipos clínicamente relevantes entre diversos pacientes con SA-AKI, lo que permite una atención más personalizada. Además, optimiza potencialmente el tratamiento de la sepsis para prevenir la SA-AKI a través de un refinamiento continuo basado en los resultados del paciente. Sin embargo, la utilización de IA/ML presenta desafíos éticos y prácticos en relación con la privacidad de los datos, los sesgos algorítmicos y el cumplimiento normativo. La IA/ML permite una detección temprana de riesgos, gestión personalizada, estrategias de tratamiento óptimas y aprendizaje colaborativo para la gestión de SA-AKI. Las direcciones futuras incluyen el monitoreo de pacientes en tiempo real, la generación de datos simulados y algoritmos predictivos para intervenciones oportunas. Sin embargo, una transición fluida a la práctica clínica exige mejoras continuas en los modelos y una supervisión regulatoria rigurosa. En este artículo, describimos los métodos convencionales utilizados para abordar la SA-AKI y exploramos cómo la IA y el ML pueden aplicarse para diagnosticar y gestionar la SA-AKI, destacando su potencial para revolucionar la atención en SA-AKI.