Resumen: La sepsis es una de las principales causas de mortalidad en las unidades de cuidados intensivos de todo el mundo. Si se reconoce a tiempo, a menudo puede tratarse con éxito, pero la predicción precoz de la sepsis es una tarea extremadamente difícil en la práctica clínica. El acervo de datos de las unidades de cuidados intensivos, cada vez más disponible para la investigación, permite ahora estudiar este problema de predicción de la sepsis utilizando enfoques de aprendizaje automático y minería de datos. En esta charla, describiré nuestros esfuerzos para el reconocimiento precoz de la sepsis basado en datos y el problema relacionado de la predicción de la resistencia a los antibióticos.
Ponente: Karsten Borgwardt es director del Departamento de Aprendizaje Automático y Biología de Sistemas del Instituto Max Planck de Bioquímica de Martinsried (Alemania) desde febrero de 2023. Su trabajo ha sido galardonado con varios premios, entre ellos el Premio Krupp para Jóvenes Profesores, dotado con un millón de euros en 2013, y una beca Starting Grant 2014 del programa ERC-backup de la Fundación Nacional Suiza para la Ciencia. El profesor Borgwardt ha dirigido grandes consorcios de investigación nacionales e internacionales, como el «Estudio personalizado suizo sobre la sepsis» (2018-2023) y el posterior flujo nacional de datos sobre los resultados relacionados con la infección en las UCI suizas (2022-2023), y dos redes de formación innovadoras Marie Curie sobre aprendizaje automático en medicina (2013-2016 y 2019-2022).
Grabación: Aprendizaje automático en medicina: Predicción de sepsis y de resistencia a los antibióticos