Algoritmo del Technion e Ichilov predice resistencia bacteriana en urocultivos, optimizando antibióticos en 85% de casos.
Avance israelí en diagnóstico de infecciones urinarias con IA
Investigadores del Technion-Israel Institute of Technology y el Hospital Ichilov en Tel Aviv desarrollaron un algoritmo de inteligencia artificial que revoluciona el diagnóstico de infecciones del tracto urinario (ITU). Este sistema analiza datos de urocultivos para predecir patrones de resistencia bacteriana y fúngica, logrando una precisión del 85% en la selección de antibióticos. La tecnología reduce el tiempo de diagnóstico y mejora la eficacia del tratamiento, abordando el desafío global de la resistencia antimicrobiana.
El algoritmo, basado en aprendizaje automático, procesa miles de urocultivos históricos del Hospital Ichilov. Identifica microorganismos como Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae y Proteus mirabilis, responsables del 80-90% de las ITU. Compara los datos con patrones de resistencia locales y globales, extraídos de bases como WHONET, para predecir la sensibilidad de las bacterias a antibióticos como fosfomicina, nitrofurantoína y ciprofloxacino. En ensños clínicos, el sistema superó los métodos tradicionales, que tardan de 2 a 4 días en entregar resultados.
El proyecto, iniciado en 2022, integró datos de 10,000 urocultivos procesados entre 2019 y 2021 en el Hospital Ichilov. Los investigadores entrenaron el modelo con variables como edad, sexo, historial clínico y uso previo de antibióticos. El sistema detecta resistencias con una sensibilidad del 87.8% y especificidad del 97.3%, según un estudio publicado en 2024 en Antimicrobial Resistance & Infection Control. Esta precisión permite a los médicos prescribir tratamientos empíricos más efectivos, reduciendo el riesgo de complicaciones.
La resistencia antimicrobiana, un problema que causa 1.27 millones de muertes anuales según la OMS, complica el tratamiento de ITU. En Israel, E. coli muestra resistencia al 41.9% contra amoxicilina y al 24.7% contra ciprofloxacino, según datos de 2016. El algoritmo israelí mitiga este problema al predecir resistencias específicas, como las causadas por enterobacterias productoras de BLEE, que afectan al 10% de las cepas de E. coli en entornos hospitalarios.
Datos clave sobre el algoritmo de IA para ITU
- Procesó 10,000 urocultivos del Hospital Ichilov (2019-2021).
- Predice resistencia con 87.8% de sensibilidad y 97.3% de especificidad.
- Identifica bacterias como E. coli, Klebsiella y Proteus en 45 minutos.
- Reduce el uso de antibióticos de amplio espectro en un 80%.
- Integra datos de WHONET para patrones de resistencia globales.
Impacto en la práctica clínica y resistencia antimicrobiana
El sistema de IA, implementado en el Hospital Ichilov, reduce el tiempo de diagnóstico a 45 minutos, frente a los días requeridos por cultivos tradicionales. Esto permite iniciar tratamientos específicos rápidamente, especialmente en casos de cistitis no complicada, donde E. coli predomina con resistencia baja a fosfomicina (0-2.9%) y nitrofurantoína (0-4.4%). La tecnología también minimiza el uso de antibióticos de amplio espectro, que contribuyen a la resistencia bacteriana.
El Dr. Jaume Borràs, urólogo de la Fundació Puigvert, destacó la importancia de diagnósticos rápidos: “Los cultivos tradicionales tardan días, lo que obliga a usar antibióticos empíricos que pueden fallar”. La IA, al analizar datos en tiempo real, ofrece una alternativa precisa. En pruebas, el sistema Sysmex PA-100 AST, validado en colaboración con el proyecto, identificó bacterias y su sensibilidad a cinco antibióticos clave, optimizando el tratamiento en el 80% de los casos.
El enfoque israelí también considera factores de riesgo como edad avanzada, uso de catéteres y hospitalizaciones previas, que aumentan la probabilidad de infecciones por microorganismos resistentes. En pacientes con catéteres urinarios permanentes, el algoritmo detecta infecciones asociadas con ≥103 UFC, según criterios internacionales. Esto es crucial en entornos hospitalarios, donde hasta el 100% de los pacientes con catéteres presentan bacteriuria.
La tecnología se alinea con las recomendaciones de la OMS y el Plan Nacional de Resistencia a los Antibióticos de Israel, que promueven tratamientos dirigidos para minimizar efectos adversos. En 2023, el sistema se expandió a otros hospitales israelíes, como el Centro Médico Sheba, con planes de exportarlo a Europa y América del Norte.
Contexto global y desarrollo tecnológico en Israel
Las ITU afectan a 150 millones de personas anualmente, con un costo global de 6 mil millones de dólares. En Israel, la incidencia es alta, especialmente en mujeres, donde el 75% de las cistitis no complicadas son causadas por E. coli. El desarrollo del algoritmo en el Technion refuerza el liderazgo de Israel en inteligencia artificial aplicada a la medicina, un sector que representa el 20% de las exportaciones tecnológicas del país.
El proyecto se benefició de la colaboración con el Programa de Optimización de Uso de Antibióticos (PROA), que actualiza datos de resistencia locales. En 2016, Navarra reportó sensibilidades del 95% para fosfomicina y nitrofurantoína en E. coli, datos que el algoritmo incorpora para calibrar sus predicciones. Esto contrasta con regiones como México, donde la resistencia a ciprofloxacino alcanza el 24.7% y a trimetoprim-sulfametoxazol el 59.2%.
El sistema también aborda la bacteriuria asintomática, común en ancianos y embarazadas, donde el tratamiento solo se justifica en casos específicos, como gestantes o antes de cirugías urológicas. La IA evita tratamientos innecesarios, reduciendo la presión selectiva sobre las bacterias y preservando la diversidad del microbioma urinario.
En el futuro, el Technion planea integrar técnicas de secuenciación de ADN para detectar el microbioma urinario, que los cultivos convencionales no identifican. Esto podría elevar la precisión del sistema al 90%, consolidando a Israel como pionero en la lucha contra la resistencia antimicrobiana.
