Combatiendo la Resistencia Antimicrobiana con Aprendizaje Profundo

La Resistencia a los antimicrobianos (AMR) es un problema serio en la atención médica, sobre todo en hospitales y unidades de cuidados intensivos (UCI). Se refiere a la capacidad de los gérmenes para sobrevivir a pesar del uso de medicamentos diseñados para eliminarlos. Esta situación puede llevar a problemas de salud graves, estancias hospitalarias prolongadas y mayores costos médicos.

Para enfrentar la AMR, los proveedores de salud están utilizando cada vez más los registros de salud electrónicos (EHR). Estos registros contienen información valiosa sobre la salud de los pacientes a lo largo del tiempo, incluyendo pruebas, tratamientos y resultados. Un aspecto clave de los EHR es su capacidad para manejar diferentes tipos de datos, incluyendo detalles demográficos estáticos y series temporales multivariadas (MTS). La MTS abarca información que cambia con el tiempo, como signos vitales, uso de medicamentos y resultados de laboratorio.

#Importancia de los Datos en la Predicción de AMR

Combinar datos estáticos con MTS puede llevar a mejores predicciones de AMR. Sin embargo, analizar estos datos puede ser complejo y desafiante. Se han desarrollado Modelos de Aprendizaje Profundo, que son una forma de inteligencia artificial, para identificar patrones en los datos médicos. Sin embargo, estos modelos a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los profesionales de la salud confíen completamente en sus predicciones.

Nuestra investigación tiene como objetivo desarrollar modelos que no solo predigan la aparición de AMR, sino que también proporcionen información que los clínicos puedan utilizar para tomar decisiones informadas. Al centrarnos en la precisión de la predicción y la explicabilidad, esperamos hacer que estos modelos sean más utilizables en entornos clínicos del mundo real.

#El Papel del Aprendizaje Profundo en la Atención Médica

El aprendizaje profundo se refiere a un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza algoritmos complejos para procesar datos. Estos algoritmos pueden aprender de grandes cantidades de información e identificar patrones ocultos que podrían no ser evidentes para los analistas humanos. En el ámbito de la salud, los modelos de aprendizaje profundo han mostrado un gran potencial en diversas aplicaciones, como predecir resultados de pacientes e identificar riesgos de enfermedades.

Un enfoque común en el aprendizaje profundo es el uso de redes neuronales, que consisten en capas de nodos interconectados. Estas redes pueden aprender a procesar tanto datos estáticos como datos que varían en el tiempo, lo que las hace adecuadas para analizar EHR. Sin embargo, a pesar de su poder predictivo, muchos modelos de aprendizaje profundo funcionan como una "caja negra", lo que significa que los proveedores de salud no pueden interpretar fácilmente cómo el modelo llegó a su conclusión.

#Necesidad de Interpretabilidad en Modelos Médicos

La falta de interpretabilidad en los modelos de aprendizaje profundo representa una barrera significativa para su adopción en la práctica clínica. Los profesionales médicos necesitan entender la razón detrás de las predicciones para confiar y actuar en base a ellas. Esta comprensión es crucial para tomar decisiones sobre la atención al paciente, especialmente en situaciones críticas como las que se encuentran en las UCI.

Para mejorar la interpretabilidad de los modelos utilizados para predecir AMR, proponemos combinar varios tipos de datos y emplear métodos diseñados específicamente para proporcionar información. Este enfoque tiene como objetivo mejorar no solo la precisión de las predicciones, sino también la comprensión de cómo diferentes factores contribuyen a la aparición de AMR.

#Resumen de Nuestro Enfoque

Nuestro estudio se centra en desarrollar modelos de aprendizaje profundo multimodal que integren datos demográficos estáticos y MTS de EHR. Al aprovechar estos modelos, buscamos predecir AMR en pacientes de UCI en el Hospital Universitario de Fuenlabrada en España.

Usamos dos tipos principales de datos en nuestros modelos:

• Características Estáticas: Esto incluye información demográfica como edad, género e historial clínico.
• MTS: Esto consiste en datos basados en el tiempo relacionados con tratamientos y cambios en el estado de salud del paciente durante su estancia en la UCI.

#Recopilación y Preprocesamiento de Datos

Recopilamos datos clínicos del Hospital Universitario de Fuenlabrada, cubriendo un período de más de 17 años. Este extenso conjunto de datos incluye información de miles de pacientes admitidos en la UCI. Para garantizar la privacidad del paciente, todos los datos fueron sometidos a anonimización.

Nuestro conjunto de datos captura varios aspectos de la atención al paciente, incluidos los datos demográficos, tratamientos clínicos y resultados de laboratorio. El desafío radica en procesar esta información diversa para crear modelos utilizables. Realizamos tareas de limpieza y normalización para preparar los datos para el análisis.

La normalización ayuda a garantizar que diferentes tipos de datos puedan analizarse juntos al colocarlos en una escala común. Este paso es vital al trabajar con información estática y temporal.

#Características para la Predicción de AMR

Para predecir AMR de manera efectiva, identificamos y seleccionamos características relevantes.

#Características Estáticas

Nos centramos en ocho características estáticas que proporcionan una instantánea del estado de salud inicial del paciente:

• Edad: La edad del paciente en el momento de la admisión a la UCI.
• Género: El género del paciente.
• Año y Mes de Admisión: La época del año en que el paciente fue admitido en la UCI.
• Razón de Admisión: La condición médica que necesitó atención en la UCI.
• Unidad Clínica: El departamento del que fue admitido el paciente.
• Categoría del Paciente: Clasificaciones utilizadas para priorizar la atención al paciente.
• Puntuación SAPS-3: Un sistema de puntuación utilizado para evaluar la gravedad de la condición del paciente.

#Características de Series Temporales Multivariadas

La MTS consiste en varias dimensiones, capturando el estado de salud del paciente a lo largo del tiempo. Estas incluyen:

• Cultivos: Información sobre la presencia de gérmenes específicos en los cultivos tomados del paciente.
• Tratamientos: Datos sobre el estado de ventilación mecánica y el uso de antibióticos.
• Dinámica de la UCI: Información sobre otros pacientes en la UCI, como el número de vecinos y sus tratamientos.

#Desarrollo de Modelos

Desarrollamos varios modelos para analizar los datos y hacer predicciones sobre AMR.

#Redes Neuronales Profundas

Las redes neuronales profundas (DNN) son la base de nuestros modelos predictivos. Exploramos varias arquitecturas para encontrar la forma más efectiva de procesar tanto datos estáticos como datos que varían en el tiempo.

1. Perceptrón Multicapa (MLP): Un tipo simple de red neuronal que procesa datos estáticos.
2. Unidad Recurrente con Puertas (GRU): Una arquitectura especializada diseñada para manejar datos de series temporales.
3. Redes Multimodales: Modelos que combinan datos estáticos y variables en el tiempo para mejorar las predicciones.

#Estrategias de Fusión

Para aprovechar al máximo nuestros datos, implementamos diferentes estrategias para combinar datos estáticos y variables en el tiempo:

• Fusión Temprana: Combinando datos de múltiples fuentes antes de ingresarlos al modelo.
• Fusión Conjunta: Integrando información en etapas intermedias dentro de la red neuronal.
• Fusión Tardía: Haciendo predicciones de modelos separados para datos estáticos y MTS y luego combinando esas predicciones.

#Extracción de Conocimientos

Después de desarrollar los modelos, realizamos experimentos para extraer información significativa sobre los factores que contribuyen a la AMR. Utilizamos varias técnicas de selección de características para identificar variables clave asociadas con la aparición de AMR.

#Técnicas de Selección de Características

• Métodos Clásicos: Técnicas como Intervalos de Confianza con Bootstrap (CIB) e Información Mutua Condicional (CMI) se emplearon para evaluar la relevancia de diferentes características.
• Importancia de Características por Permutación (PFI): Este enfoque evalúa el impacto de cada característica midiendo la caída en el rendimiento cuando los valores de una característica se barajan al azar.

#Mecanismos de Interpretabilidad

Para mejorar la comprensión de las predicciones de AMR, aplicamos varios Métodos de Interpretabilidad:

• Mecanismos de Atención: Estos métodos destacan qué características y momentos son más relevantes para las predicciones del modelo.
• Máscaras Dinámicas: Esta técnica utiliza métodos basados en perturbaciones para identificar características críticas en MTS.

#Resultados y Discusión

Nuestros hallazgos indican que los modelos multimodales que desarrollamos superaron a los modelos más simples que solo consideraban datos estáticos. El uso conjunto de características estáticas y MTS proporcionó una visión más completa del estado de salud del paciente, permitiendo mejores predicciones de AMR.

#Evaluación del Rendimiento

Medimos el rendimiento de nuestros modelos utilizando varias métricas:

• Precisión: La proporción de casos correctamente clasificados.
• Sensibilidad: La capacidad de identificar correctamente los casos de AMR.
• Especificidad: La capacidad de identificar correctamente los casos sin AMR.
• ROC AUC: Esta métrica evalúa el rendimiento general de los modelos midiendo los compromisos entre sensibilidad y especificidad.

#Hallazgos Clave

Nuestro análisis reveló que ciertas características juegan un papel crucial en la predicción de AMR. Por ejemplo, factores como el estado de ventilación mecánica y los tratamientos con antibióticos recibidos emergieron como predictores significativos.

#Implicaciones Clínicas

Los conocimientos obtenidos de nuestros modelos pueden apoyar la toma de decisiones clínicas en la UCI. Al identificar momentos de alto riesgo en la estancia de un paciente, los equipos de salud pueden tomar medidas proactivas para gestionar el uso de antibióticos y prevenir brotes de AMR.

#Conclusión

La AMR es un problema urgente en la atención médica, especialmente en las UCI. Nuestra investigación ofrece un marco para usar modelos de aprendizaje profundo multimodal para mejorar las predicciones de AMR mientras se mejora la interpretabilidad de estos modelos.

Al combinar datos estáticos y dinámicos de los EHR, podemos proporcionar a los profesionales de la salud información valiosa que puede informar sus decisiones y potencialmente llevar a mejores resultados para los pacientes. Los hallazgos subrayan la importancia de integrar tecnología moderna en las prácticas clínicas para combatir el creciente desafío de la resistencia a los antimicrobianos.

#Direcciones Futuras

De cara al futuro, investigaciones adicionales podrían explorar fuentes de datos adicionales, como pruebas de sangre e información nutricional, para mejorar los modelos. Además, refinar los algoritmos y técnicas utilizadas para analizar MTS podría llevar a capacidades de predicción aún mejores.

En última instancia, el objetivo es crear sistemas adaptables y en tiempo real que permitan a los proveedores de atención médica responder rápidamente al riesgo de AMR, asegurando la mejor atención posible para los pacientes en condiciones críticas.