La sepsis es una de las principales causas de muerte hospitalaria en el mundo. Se trata de una respuesta inflamatoria extrema del cuerpo frente a una infección que puede originarse en heridas postquirúrgicas o por patógenos presentes en órganos vitales como pulmones, intestino, vías urinarias o piel. Detectarla de manera oportuna puede significar la diferencia entre la vida y la muerte.
Ante este reto médico, el Distrito de Innovación Tlalpan (DIT) del Tec de Monterrey ha desarrollado una solución de vanguardia: una plataforma genómica impulsada por inteligencia artificial (IA), capaz de detectar infecciones graves en tiempo récord.
Diagnóstico acelerado y preciso
Esta innovación, desarrollada dentro de la Unidad de Innovación Genómica y Clínica, permite identificar con alta precisión los patógenos responsables de una infección en tan solo cuestión de horas, reduciendo drásticamente los tiempos de espera frente a métodos tradicionales que pueden tardar días.
Gracias al análisis genómico automatizado y al uso de algoritmos de IA, la plataforma puede diferenciar entre bacterias, virus y hongos, lo que permite un tratamiento más rápido y específico, incrementando las probabilidades de recuperación del paciente y reduciendo complicaciones.
“Estamos integrando tecnología de frontera para mejorar la respuesta clínica ante emergencias como la sepsis. Este avance representa un cambio de paradigma en la medicina de precisión”, explicó Benito Sotelo, director del DIT.
Innovación con impacto global
Este desarrollo forma parte de una estrategia más amplia del Tec de Monterrey para conectar ciencia, salud y tecnología dentro de ecosistemas urbanos como el Distrito de Innovación Tlalpan, que busca consolidarse como un nodo clave de medicina personalizada en América Latina.
Con capacidad para procesar hasta 14,000 pruebas genéticas diarias, la unidad también trabaja en proyectos como dispositivos portátiles para medir carga viral de pacientes con VIH, y plataformas para detección temprana de brotes infecciosos a nivel comunitario.
