Un modelo de inteligencia artificial fue capaz de predecir con precisión qué pacientes con COVID-19 desarrollarían una enfermedad respiratoria grave

Utilizando inteligencia artificial, los investigadores de la NYU predijeron con precisión qué pacientes recién diagnosticados con COVID-19 desarrollarían una enfermedad respiratoria grave, según un estudio publicado en EEUU.

La rápida propagación de COVID-19 en todo el mundo ha dado paso a una necesidad urgente de identificar qué casos se intensificarán a enfermedades críticas, dijo el equipo de investigación. Mientras que más del 80 por ciento de los casos parecen ser leves, aquellos que desarrollan síntomas más severos a menudo necesitan oxígeno y ventilación prolongada.

El síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA), la acumulación de líquido en los pulmones que puede ser fatal en los ancianos, es una característica clave en pacientes con COVID-19 que experimentan resultados decrecientes. El equipo quería determinar si las técnicas de IA podrían ayudar a predecir con precisión qué pacientes con el virus desarrollarían SDRA.

Los investigadores recolectaron hallazgos de laboratorio, demográficos y radiológicos de 53 pacientes que dieron positivo para COVID-19 en dos hospitales chinos, con una edad promedio de 43 años. Luego, el equipo utilizó los datos para entrenar modelos de IA diseñados para ser más inteligentes con la mayor cantidad de datos que consideran.

“Nuestro objetivo era diseñar e implementar una herramienta de apoyo a la toma de decisiones utilizando capacidades de IA, principalmente análisis predictivos, para marcar la futura gravedad clínica del coronavirus”, dijo el coautor Anasse Bari, PhD, profesor asistente clínico en ciencias de la computación en el Instituto Courant de la NYU Ciencias Matemáticas

“Esperamos que la herramienta, cuando esté completamente desarrollada, sea útil para los médicos, ya que evalúan qué pacientes con enfermedades moderadas realmente necesitan camas, y quién puede irse a casa con seguridad, cuando los recursos del hospital se agotan”.

Los resultados mostraron que las características que se consideran características del COVID-19, como ciertos patrones en imágenes pulmonares, fiebre y respuestas inmunes fuertes, no fueron útiles para predecir qué pacientes con síntomas leves iniciales desarrollarían una enfermedad pulmonar grave.

La edad y el género tampoco fueron útiles para predecir enfermedades críticas, aunque estudios anteriores han encontrado que los hombres mayores de 60 años tienen un mayor riesgo.

Mayores de 60 años: mayor riesgo

La herramienta de IA descubrió que los cambios en tres características, incluidos los niveles de la enzima hepática alanina aminotransferasa (ALT), la mialgia informada y los niveles de hemoglobina, predecían con mayor precisión la enfermedad grave posterior. Con estos factores, el equipo pudo predecir el riesgo de SDRA con una precisión de hasta el 80 por ciento.

Los investigadores notaron que los niveles de ALT aumentan dramáticamente a medida que enfermedades como la hepatitis dañan el hígado. Los niveles de ALT fueron solo un poco más altos en pacientes con COVID-19, pero aún jugaron un papel importante en la predicción de la gravedad de la enfermedad. La mialgia, o dolores musculares profundos, también fueron más comunes en pacientes con COVID-19, y las investigaciones anteriores han relacionado la mialgia con una mayor inflamación en el cuerpo.

Los niveles más altos de hemoglobina, la proteína que contiene hierro que permite que las células sanguíneas transporten oxígeno a los tejidos corporales, también estaban fuertemente vinculados a la dificultad respiratoria posterior. El equipo señaló que esto podría explicarse por otros factores, como el tabaquismo no reportado del tabaco, que se ha asociado con un aumento de los niveles de hemoglobina.

Algunas limitaciones del estudio incluyeron el conjunto de datos relativamente pequeño y la gravedad clínica limitada de la enfermedad en la población estudiada. Esto último podría deberse a una falta inexplicable de pacientes mayores ingresados en los hospitales durante el período de estudio.


Refinar aún más el modelo utilizando más datos de diferentes configuraciones ayudará a mejorar su poder predictivo, dijo el equipo.

“Si bien queda trabajo para validar aún más nuestro modelo, es prometedor como otra herramienta para predecir a los pacientes más vulnerables al virus, pero solo en apoyo de la experiencia clínica de los médicos en el tratamiento de infecciones virales”, dijo la autora del estudio Megan Coffee. , MD, PhD, profesor asistente clínico en el Departamento de Medicina y miembro de la División de Enfermedades Infecciosas e Inmunología en NYU Langone.
El estudio demuestra la capacidad de la IA y el análisis predictivo para aumentar y apoyar a los médicos, especialmente en medio de una crisis de salud global.

“Este estudio muestra que la analítica predictiva puede desempeñar un papel en el aumento de las habilidades clínicas para distinguir entre” enfermos “de no” enfermos “”, dijeron los investigadores.

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