Emergencias. 2025 octubre;37(5):373-381. doi: 10.55633/s3me/056.2025.
La sepsis sigue siendo una de las principales causas de mortalidad en los departamentos de emergencia (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 temprano se basa en 3 pilares fundamentales: control de fuente, antibióticos y reanimación hemodinámica, todos los cuales requieren una intervención temprana. Herramientas como la puntuación SOFA, biomarcadores (proteína C reactiva, procalcitonina, lactato) y protocolos como el Código Sepsis han mejorado la detección y el tratamiento. 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 la sepsis mediante el análisis de grandes volúmenes de datos clínicos. Los datos abiertos, siguiendo los principios FAIR (Encontrables, Accesibles, Interoperables, Reutilizables), facilitan el desarrollo de algoritmos robustos y personalizados, minimizando los sesgos y mejorando la colaboración científica. España genera grandes cantidades 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 A.I. en combinación con bases de datos específicas promete mejorar la personalización del tratamiento, reducir la mortalidad y optimizar los recursos en la atención de la sepsis, cambiando el paradigma actual de gestión clínica.
PubMed:41185477 | DOI:10.55633/s3me/056.2025