Datos abiertos e inteligencia artificial: una ventana de oportunidad para pacientes sépticos en los servicios de urgencias

La sepsis sigue siendo una de las principales causas de mortalidad en los servicios de urgencias (SU). A pesar de los avances en definiciones y protocolos de manejo, la identificación temprana sigue siendo un desafío crítico debido a la presentación inespecífica de la enfermedad. El manejo inicial incluye tres pilares fundamentales: control del foco, antibióticos y reanimación hemodinámica, los cuales requieren intervención temprana. Herramientas como la escala SOFA, biomarcadores (proteína C reactiva, procalcitonina, lactato) y protocolos como el código sepsis han mejorado la detección y manejo. Sin embargo, la heterogeneidad clínica de la sepsis y las limitaciones de los modelos actuales dificultan su implementación universal. La inteligencia artificial (IA) se perfila como una herramienta clave para mejorar la detección temprana de sepsis mediante el análisis de grandes volúmenes de datos clínicos. Los datos abiertos, siguiendo principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), facilitan el desarrollo de algoritmos robustos y personalizados, minimizan sesgos y mejoran la colaboración científica. España genera enormes volúmenes de datos clínicos en sus SU, pero carece de una base de datos unificada. La creación de un sistema abierto con acuerdos de uso de datos permitiría el desarrollo de modelos predictivos específicos para su población. El uso de IA en combinación con bases de datos específicas promete mejorar la personalización del tratamiento, reducir la mortalidad y optimizar recursos en la atención de la sepsis, y así cambiar el paradigma actual del manejo clínico.