Sepse in silico: definição, desenvolvimento e aplicação de um fenótipo eletrônico para sepse

Reutilizar dados de registros eletrônicos de saúde (EHR) ou registros médicos eletrônicos (EMR) apresenta uma promessa significativa para inteligência epidêmica baseada em evidências e pesquisa. Os principais desafios incluem o reconhecimento de sepse por médicos e questões com os dados de EHR e EMR. Avanços recentes em técnicas baseadas em dados, juntamente com iniciativas como a Campanha Sobrevivendo à Sepse e o Pacote de Gestão de Sepse Severa e Choque Séptico (SEP-1), melhoraram a definição de sepse, a detecção precoce, a caracterização de subtipos, a prognosticação e o tratamento personalizado. Isso inclui a identificação de potenciais biomarcadores ou assinaturas digitais para melhorar o diagnóstico, orientar a terapia e otimizar a gestão clínica. Aplicações de aprendizado de máquina desempenham um papel crucial na identificação de biomarcadores e assinaturas digitais associadas à sepse e seus sub-fenótipos. Além disso, o fenotipagem eletrônica, aproveitando dados de EHR e EMR, emergiu como uma ferramenta valiosa para identificação e gestão de sepse baseada em evidências. Esta revisão examina métodos para identificar coortes de sepse, focando em duas abordagens principais: utilização de dados administrativos de saúde com codificação diagnóstica padronizada através da Classificação Internacional de Doenças e integração de dados clínicos. Esta visão geral fornece uma análise abrangente das atuais estratégias de identificação de coortes e fenotipagem eletrônica para sepse, destacando suas potenciais aplicações e desafios. A precisão de um fenótipo ou assinatura eletrônica é fundamental para a medicina de precisão, permitindo uma transição de descrições clínicas subjetivas para insights baseados em dados.