Este lunes un grupo de investigadores estadounidenses y chinos han informado de que están intentado desarrollar un algoritmo capaz de predecir con precisión, qué pacientes recién infectados por COVID-19 desarrollarían una enfermedad respiratoria grave.

Esta investigación está siendo dirigida por la NYU Grossman School of Medicine y el Courant Institute of Mathematical Sciences de la Universidad de Nueva York, en colaboración con el Wenzhou Central Hospital y el Cangnan People’s Hospital, ambos en Wenzhou, China.

El nuevo virus que se ha expandido a nivel mundial causa la enfermedad llamada «enfermedad por coronavirus 2019» o «COVID-19«. Hasta el 30 de marzo, el virus había infectado a 735.560 pacientes en todo el mundo. Según la Organización Mundial de la Salud, la enfermedad ha causado más de 34.830 muertes hasta la fecha, con mayor frecuencia entre pacientes mayores con afecciones de salud subyacentes.

El día 30 de marzo se publicó en la revista Computers, Materials & Continua, un estudio que revela los mejores indicadores para conocer que pacientes tendrán problemas más graves en el futura y confesaron que no eran los esperados. La autora del estudio es Megan Coffee. , MD, PhD, profesor asistente clínico en la División de Enfermedades Infecciosas e Inmunología del Departamento de Medicina de la Facultad de Medicina Grossman de la NYU.

El objetivo de esta herramienta es apoyar la toma de decisiones utilizando la Inteligencia Artificial, principalmente el análisis predictivo. De esta forma se podrá descubrir sobre todo que casos van a desarrollar el Síndrome de dificultad respiratoria aguda o SDRA, la acumulación de líquido en los pulmones que puede ser mortal en los ancianos, y serán los que puedan quedarse en el hospital.

Para el estudio, se han recogido datos de laboratorio y radiológicos de 53 pacientes que dieron positivo en enero de 2020 por COVID-19. Los síntomas fueron típicamente leves para comenzar, incluyendo tos, fiebre y malestar estomacal. Sin embargo, en una minoría de pacientes, se desarrollaron síntomas graves con una semana, incluida la neumonía.

Los investigadores están diseñando modelos informáticos que toman decisiones basadas en los datos que se les suministran, y los programas se vuelven «más inteligentes» a medida que más datos consideran. Específicamente, el estudio actual utilizó árboles de decisión que rastrean una serie de decisiones entre opciones, y que modelan las posibles consecuencias de las elecciones en cada paso de una vía.

Los investigadores se sorprendieron al encontrar que las características consideradas como características del COVID-19, como ciertos patrones vistos en imágenes pulmonares (p. Ej., Opacidades en vidrio esmerilado), fiebre y fuertes respuestas inmunes, no fueron útiles para predecir cuál de los muchos pacientes con síntomas leves irían a desarrollar enfermedad pulmonar severa. Tampoco fueron útiles la edad y el género para predecir enfermedades graves, aunque estudios anteriores habían encontrado que los hombres mayores de 60 años tenían un mayor riesgo.

En cambio, la nueva herramienta de IA descubrió los factores que hay que tener en cuenta: los niveles de la enzima hepática alanina aminotransferasa (ALT), la mialgia informada y los niveles de hemoglobina, fueron más precisos para predecir la enfermedad grave posterior. Junto con otros factores, el equipo informó que puede predecir el riesgo de SDRA con una precisión de hasta el 80 por ciento.