Esta IA predice si alguien va a morir por COVID-19 con un 90% de precisión

El algoritmo servirá para determinar, también, quién debería ser el primero de la lista de pacientes en recibir una vacuna.

ia-muerte-covid
iStock

Desde el inicio de la pandemia de COVID-19, diversos equipos de investigación han estado trabajando en modelos de predicción utilizando el historial del paciente y los datos de salud pública para evaluar cuál sería la gravedad del estado de una persona contagiada por el coronavirus y para tratar de eliminar el riesgo.

Con el paso de los meses, los expertos han logrado identificar varios factores de riesgo que aumentan las posibilidades de que alguien muera de COVID-19. Ahora, un nuevo estudio de la Universidad de Copenhague (Dinamarca) y que recoge la revista Nature, ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a predecir con un 90,2% de precisión si alguien morirá de COVID-19 antes o después de infectarse mediante la evaluación de algunos de estos factores de riesgo. Algo que servirá para predecir la cantidad de pacientes en los hospitales que necesitarán un respirador y determinar quién debería ser el primero en recibir la preciada vacuna.

Los resultados del estudio también evidencian que la inteligencia artificial puede, una vez ingresado con COVID-19 un paciente en el hospital, predecir con un 80% de precisión si la persona necesitará un respirador, algo que podría ayudar a aliviar la presión hospitalaria.

“Comenzamos a trabajar en los modelos para asistir a los hospitales, ya que durante la primera ola temían que no tuvieran suficientes respiradores para pacientes de cuidados intensivos. Nuestros nuevos hallazgos también podrían usarse para identificar cuidadosamente quién necesita una vacuna”, explica Mads Nielsen del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague y líder del trabajo.

 

 

¿Quién tiene más posibilidades de morir por COVID-19?

El modelo de aprendizaje automático (machine learning) desarrollado en el estudio se basa en datos de salud de 3.944 pacientes daneses con COVID-19 recopilados del Biobanco del Reino Unido. El modelo tomó en cuenta varios factores de riesgo como el índice de masa corporal (IMC), el sexo y la presión arterial alta -los factores más ponderados- y luego la IA usó los datos para identificar patrones y correlaciones con enfermedades previas y el contagio de los pacientes con COVID-19.

Los datos concluyen que los hombres mayores con presión arterial alta tienen mayor riesgo que el resto.


"Nuestros resultados demuestran, como era de esperar, que la edad y el IMC son los parámetros más decisivos de la gravedad de la gravedad de la afectación de COVID-19 en una persona. Pero la probabilidad de morir o terminar con un respirador también aumenta si es hombre, tiene altas presión arterial o enfermedad neurológica ", expone Nielsen. "Para aquellos afectados por uno o más de estos parámetros, hemos descubierto que puede tener sentido moverlos hacia arriba en la lista de vacunas, para evitar cualquier riesgo de que se infecten y eventualmente terminen con un respirador".


Lógicamente hay que mencionar las limitaciones del estudio; entre otras cosas, la muestra es relativamente pequeña pero, aún así, seguiría siendo de utilidad para ayudar e identificar a los pacientes que están en mayor riesgo y puede servir como una herramienta potencial en entornos clínicos en el futuro.


“Estamos trabajando para lograr el objetivo de poder predecir la necesidad de respiradores con cinco días de anticipación al ofrecer el acceso al programa a los datos de salud de todos los positivos de COVID en la región”, aclara Nielsen. "La IA nunca podrá reemplazar la evaluación de un médico, pero puede ayudar a los médicos y hospitales a ver a muchos pacientes infectados por COVID-19 a la vez y establecer prioridades".

 

 

Referencia: Jimenez-Solem, E., Petersen, T.S., Hansen, C. et al. Developing and validating COVID-19 adverse outcome risk prediction models from a bi-national European cohort of 5594 patients. Sci Rep 11, 3246 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-81844-x

Sarah Romero

Sarah Romero

Fagocito ciencia ficción en todas sus formas. Fan incondicional de Daneel Olivaw y, cuando puedo, terraformo el planeta rojo o cazo cylons. Hasta que viva en Marte puedes localizarme por aquí.

Continúa leyendo