la IA predice que pacientes de covid-19 desarrollarán enfermedades respiratorias

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Un nuevo estudio, dirigido por la escuela de Medicina Grossman y el Instituto Courant de Ciencias Matemáticas en asociación con el Hospital Central de Wenzhou, encontró que una herramienta de las inteligencias artificiales era capaz de predecir con mucha precisión que pacientes con covid-19 desarrollaran alguna enfermedad respiratoria.

¿Cómo la IA puede AYUDAR a los HUMANOS en una PANDEMIA?

La nueva herramienta de IA descubrió los cambios en tres características: los niveles de la enzima hepática alanina aminotransferasa, la mialgia informada y los niveles de hemoglobina, todos estos factores ayudaron a predecir que pacientes eran más propensos a desarrollar una enfermedad respiratoria. Además de otros factores, el equipo comunicó que puede predecir el riesgo de síndrome de dificultad respiratoria aguda con una precisión de hasta el 80%.

La autora del estudio, Megan Coffee, cree que es una de las mas prometedoras herramientas de la Inteligencia Artificial en la lucha contra el virus.

“Nuestro objetivo era diseñar y desplegar una herramienta de apoyo a la toma de decisiones utilizando capacidades de IA, principalmente análisis predictivos, para marcar la futura gravedad clínica del coronavirus”, dice el coautor Anasse Bari profesor asistente clínico en Ciencias de la Computación en Courant instituto.

Dicha aplicación de la IA puede resultar muy útil para los médicos ya que pueden evaluar con precisión que pacientes moderadamente enfermos necesitan hacer uso de cama o ingreso en UCI, y quien puede irse a casa sin necesidad de mayor preocupación.

CÓMO SE HA LLEGADO A ESA CONCLUSIÓN

El objetivo principal de este estudio era comprobar si las técnicas de IA tendrían la capacidad de predecir con precisión que pacientes con el virus desarrollarían el síndrome de dificultad respiratoria aguda, comúnmente llamada acumulación de líquidos en los pulmones.

Para el estudio, se recogieron datos demográficos, de laboratorio y radiológicos de 53 pacientes que dieron positivo en el virus SARS-CoV2 en el mes de enero. Para comenzar, los síntomas de estos 53 pacientes fueron leves, con todo lo que sus síntomas conlleva (tos, fiebre y malestar estomacal). Sin embargo, una pequeña minoría fueron desarrollando síntomas graves, incluida la neumonía, al paso de una semana.

En este nuevo estudio, los investigadores crearon modelos informáticos capaces de tomar decisiones basadas en los datos que se les suministran. De modo que cuantos mas datos reciba mas “inteligentes” serán los programas de toma de decisiones.

Gracias a esta nueva herramienta de IA se pudo descubrir que los cambios en tres características: los niveles de la enzima hepática alanina aminotransferasa (ALT), la mialgia informada y los niveles de hemoglobina, eran más precisos para predecir la enfermedad grave posterior. Junto con otros factores, el equipo de investigación informó que puede predecir el riesgo de síndrome de dificultad respiratoria aguda con una precisión de hasta el 80%

  • Los niveles de la enzima hepática alanina aminotransferasa (ALT) eran tan solo fueron un poco más elevada en los pacientes de COVID-19, según los investigadores, aunque aún sigue ocupando un lugar destacado en la predicción del virus.
  • La mialgia, comúnmente conocido como dolor o malestar muscular profundo, fueron también muy comunes ya que están relacionados con una inflamación general del cuerpo.
  • Además, también relacionaron dificultades respiratorias posteriores con unos niveles altos de hemoglobina, la proteína que contiene hierro que permite que las células sanguíneas transporten oxígeno a los tejidos corporales.

Según los investigadores, los parámetros del estudio incluyeron un grupo relativamente pequeño y por consecuente la gravedad clínica de la enfermedad en la población estudiada. Esto último puede deberse en parte a una escasez aún inexplicada de pacientes ancianos ingresados en los hospitales durante el período de estudio.

Nos gustaría acabar este artículo por las palabras que nos deja Megan Coffee acerca del estudio:

“Es emocionante poder compartir datos con el campo en tiempo real cuando puede ser útil. En todas las epidemias pasadas, los periódicos solo se publicaron mucho después de que las infecciones habían disminuido”.

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