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DAISY reúne información clínica valiosa procedente de distintos sistemas y alerta con rapidez al equipo asistencial ante la sospecha de sepsis y otras situaciones críticas.
Instituciones participantes
Empresas participantes
Integrado en los sistemas clínicos de
Investigación
DAISY relaciona los resultados de laboratorio con los datos clínicos e identifica indicios de afecciones agudas. La investigación abarca el desarrollo y la validación de algoritmos clínicos y su integración en la atención habitual.
| Línea | Descripción |
|---|---|
| Detección precoz de la sepsis | Desarrollo y validación de un modelo de aprendizaje automático que identifica un riesgo elevado de sepsis a partir del hemograma. |
| Detección de errores de muestra | Identificación de evoluciones de resultados inverosímiles que indican una confusión de muestras de sangre (wrong blood in tube). |
| Integración en la rutina clínica | Envío de las alertas a los sistemas de información existentes del hospital, sin aplicaciones adicionales. |
| Aceptación en la práctica clínica | Evaluación de las alertas en cuanto a relevancia, aceptación y prevención de la fatiga por alarmas. |
| Código abierto | Publicación de componentes seleccionados como software de código abierto para que los métodos sean transparentes, trazables y reutilizables.DAISY en GitHub |
Fuentes de datos
Conexión de otros sistemas clínicos, como la radiología.
Núcleo de DAISY
Agrupación de los datos relevantes del paciente procedentes de distintos sistemas clínicos.
Análisis de los datos según criterios definidos y algoritmos clínicos.
Envío dirigido, escalado y confirmación de las alertas.
Información y alertas
Indicador de riesgo con código de colores en la vista de la unidad.
Resultado como valor propio en la solicitud de laboratorio.
Aviso en el informe impreso.
Información adicional sobre cada alerta.
El laboratorio contacta con la unidad ante resultados urgentes.
Usuarios
Recibe las alertas en su flujo de trabajo habitual.
Valida las alertas críticas y acuerda los pasos siguientes con las unidades.
Las observaciones de la práctica clínica se incorporan de forma continua al desarrollo
Hoja de ruta
DAISY se desarrolla paso a paso: desde la validación de algoritmos individuales, pasando por el funcionamiento piloto, hasta su uso como producto sanitario autorizado.
Desarrollo y validación de un modelo de aprendizaje automático que detecta un riesgo elevado de sepsis a partir del hemograma.
Uso del algoritmo de sepsis en el centro de Detmold del Klinikum Lippe, en la unidad 1E y en urgencias.
Integración de otros algoritmos, entre ellos para la lesión renal aguda, la hipopotasemia, la fibrosis hepática (FIB-4) y la detección de errores de muestra.
Estudios sobre el comportamiento de las alertas, su aceptación y su beneficio clínico a partir de los datos recogidos durante el funcionamiento.
Integración de fuentes adicionales de datos clínicos, como la radiología.
Preparación de la autorización de DAISY como producto sanitario.
Publicaciones
Publicaciones revisadas por pares del proyecto DAISY.
| Año | Publicación |
|---|---|
| 2025 | Analyte Importance Analysis in Machine Learning-Based Detection of Wrong-Blood-in-Tube Errors Using Complete Blood Count Data Barış Gün Sürmeli, René Staritzbichler, Clemens Ringel, Saleem Al-Dakkak, Helene Dörksen, Thorsten Kaiser Journal of Personalized Medicine 15(9):404 (2025) · DOI 10.3390/jpm15090404 |
Prensa
Cobertura mediática del proyecto DAISY y de la investigación del Instituto Universitario de Medicina de Laboratorio. Los artículos están en alemán.
Klinikum Lippe ·
Prof. Dr. med. Thorsten Kaiser und Dr. René Staritzbichler erhalten den mit 40.000 Euro dotierten Jörg Schwarzbich Inventor Award für ihre Entwicklung in der Labordiagnostik.
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Aktuell Uni Bielefeld ·
Der „Spectimprover“ verbindet Ramanspektroskopie mit Künstlicher Intelligenz und misst mehrere Biomarker gleichzeitig, ohne Reagenzien. Die Universität Bielefeld würdigt die Arbeit mit dem Inventor Award.
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cibX Magazin ·
Der Beitrag ordnet Sepsis als weltweites Gesundheitsproblem ein und stellt DAISY vor: ein KI-Modell, das ein Sepsisrisiko anhand eines einfachen Blutbilds erkennt.
Leer el artículo
kma Online ·
Ein interdisziplinäres Forschungsteam hat ein KI-Modell zur Sepsis-Früherkennung entwickelt. Grundlage ist eine einfache Blutuntersuchung.
Leer el artículoEquipo y socios
Instituto
Instituto Universitario de Medicina de Laboratorio, Microbiología y Patobioquímica Clínica
Hospital
Campus Klinikum Lippe, Hospital Universitario OWL de la Universidad de Bielefeld
Financiación
Por confirmar
Univ.-Prof. Dr. René Staritzbichler · Saleem Al Dakkak · Univ.-Prof. Dr. Thorsten Kaiser · Dr. Clemens Friedrich Ringel
M. Struck · B. G. Sürmeli · M. Tashtiba · M. Sure · P. Kaftan
FAQ
DAISY (sistema digital de alerta e información) es un sistema de apoyo a la decisión clínica centrado en la medicina de laboratorio y desarrollado en el Klinikum Lippe. Evalúa automáticamente los resultados de laboratorio entrantes e informa al equipo asistencial cuando hay indicios de sepsis y otras afecciones agudas.
No. Una alerta indica un riesgo claramente elevado y no sustituye a un diagnóstico. La ausencia de alerta no descarta una enfermedad. La decisión médica corresponde siempre al equipo asistencial.
DAISY solo procesa datos que ya están disponibles en el marco de la atención: resultados de laboratorio del sistema de información de laboratorio (SIL), datos del sistema de información hospitalaria (SIH) y resultados de espectroscopia. El algoritmo de sepsis solo necesita el hemograma, la edad y el sexo; no se requiere ninguna extracción de sangre adicional.
El algoritmo de sepsis está en funcionamiento piloto en el centro de Detmold del Klinikum Lippe, en la unidad 1E y en urgencias. Evalúa una media de unos 500 hemogramas al día.
No. DAISY funciona íntegramente dentro de la infraestructura informática del Klinikum Lippe.
Contacto
Atendemos con gusto consultas sobre cooperaciones, intercambio científico o participación en el proyecto.
Enviar correoUniversitätsinstitut für Laboratoriumsmedizin, Mikrobiologie und klinische Pathobiochemie
Univ.-Prof. Dr. med. Thorsten Kaiser
Klinikum Lippe, Röntgenstraße 18, 32756 Detmold
+49 5231 72-1231 (Secretaría)