PROGRAMA INFORMÁTICO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PREDECIR LAS INFECCIONES URINARIAS CAUSADAS POR BACTERIAS MULTIRRESISTENTES

Resumen

La resistencia antimicrobiana es un problema global crítico que amenaza los avances en la salud pública. En los últimos años, el aumento de la resistencia bacteriana a los antibióticos ha causado un número alarmante de muertes y costos elevados para el sistema de salud. Además, el desarrollo de nuevos antibióticos es un proceso lento y desafiante, lo que agrava aún más el problema. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) surge como una herramienta poderosa, permitiendo el análisis de múltiples criterios para ayudar a combatir infecciones bacterianas multirresistentes. El objetivo de este proyecto es desarrollar un software basado en IA para predecir infecciones del tracto urinario (ITU) causadas por bacterias resistentes a antibióticos específicos. La metodología consistió en un estudio retrospectivo con 762 pacientes hospitalizados por ITU entre octubre de 2013 y abril de 2019. Los pacientes se asignaron aleatoriamente a grupos de entrenamiento y validación. Los resultados muestran que la red neuronal artificial (RNA) desarrollada para predecir las infecciones por enterobacterias productoras de carbapenemasas (CRE) presenta una precisión del 96,1%, con una sensibilidad del 89,2% y una especificidad del 98,4%. Para las enterobacterias productoras de betalactamasas de espectro extendido (ESBL), la precisión fue del 91,6%, con una sensibilidad del 92,6% y una especificidad del 94,8%. Estos resultados demuestran la alta eficacia del modelo para identificar patrones de infecciones urinarias causadas por estas bacterias multirresistentes. La implementación de este sistema podría innovar el diagnóstico médico, reducir la resistencia bacteriana a través de tratamientos más precisos y disminuir los costos relacionados con las readmisiones y hospitalizaciones de los pacientes.