Hito médico en Valladolid: Inteligencia Artificial "explicable" para ganar la batalla a la sepsis postquirúrgica

Fecha: 20 de enero de 2026

Editor: Mariano

La medicina de precisión en España ha alcanzado un nuevo nivel de vanguardia. Investigadores del Hospital Clínico Universitario de Valladolid, en colaboración con centros de excelencia como el CIBER de Bioingeniería (CIBER-BBN) y el de Enfermedades Infecciosas (CIBERINFEC), han presentado hoy un innovador modelo de Inteligencia Artificial explicable (XAI). Este sistema es capaz de anticipar con una precisión sin precedentes el riesgo de que un paciente desarrolle sepsis tras someterse a una intervención quirúrgica.

El reto de la sepsis: Una carrera contra el reloj

La sepsis es una complicación médica crítica donde el sistema inmunitario responde de forma extrema a una infección, dañando los propios órganos. En España, este síndrome causa aproximadamente 17.000 muertes al año, siendo la principal causa de fallecimiento en entornos hospitalarios. Su detección temprana es vital: cada hora de retraso en el tratamiento aumenta significativamente el riesgo de mortalidad.

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La gran novedad del estudio liderado desde Valladolid es el uso de la IA explicable. A diferencia de los modelos de "caja negra" donde no se sabe cómo el algoritmo llega a una conclusión, este modelo permite a los médicos comprender exactamente qué factores están elevando el riesgo, permitiendo decisiones clínicas mucho más informadas y seguras.

Priorizando la genética: Genes clave identificados

El equipo investigador analizó datos genómicos complejos de un estudio de asociación de genoma completo (GWAS), comparando a 750 pacientes que sufrieron sepsis postquirúrgica frente a 3.500 controles. Gracias al modelo de IA, se han logrado identificar y priorizar variantes genéticas específicas en los genes PRIM2, RBSN y SYNPR.

Estas variaciones tienen implicaciones directas en procesos biológicos fundamentales como:

• La regulación de la expresión génica.

• La replicación del ADN.

• La señalización celular y la disfunción cardíaca.

Identificar a los pacientes con estas predisposiciones genéticas antes de que entren a quirófano permite aplicar protocolos de vigilancia intensiva y tratamientos preventivos personalizados, salvando vidas que de otro modo estarían en alto riesgo.

Colaboración institucional y futuro clínico

Este logro es fruto de una ambiciosa colaboración que incluye a la Universidad de Valladolid, la Universidad de Leicester (Reino Unido) y diversas áreas del CIBER (Enfermedades Respiratorias y Raras). El estudio no solo supone un avance en el conocimiento científico, sino que establece las bases para una herramienta clínica real que podría integrarse en los sistemas de salud para transformar el postoperatorio en una fase mucho más segura.

Fuentes: CIBERER (Centro de Investigación Biomédica en Red), Hospital Clínico Universitario de Valladolid, MIT Technology Review (Sección Salud), El País (Tecnología/Ciencia), arXiv.org.