Con la sepsis, una reacción potencialmente mortal a una infección, no existe ninguna única prueba definitiva que los médicos puedan utilizar para diagnosticar este problema.Solución: La profesora adjunta de la Universidad de Johns Hopkins (EEUU) Suchi Saria se preguntaba: ¿y si la información médica existente pudiese ser empleada para predecir qué pacientes presentan mayor riesgo de sepsis? Los algoritmos que desarrolló para analizar datos de paciente predijeron correctamente un choque séptico en el 85% de los casos, de media, con más de un día de antelación a la manifestación de los síntomas. Eso representa una mejora del 60% frente a las pruebas de cribado existentes.
Innovadores Menores de 35
Suchi Saria, 34
PorEditores de MIT Technology Review en español
1 min
14 de diciembre de 2017

