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La IA podría detectar cuáles pacientes con COVID-19 están en riesgo de una enfermedad grave

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Por
Reportero de HealthDay

LUNES, 30 de marzo de 2020 (HealthDay News) -- Un equipo internacional diseñó un programa de computadora que predice con una precisión de hasta un 80 por ciento cuáles pacientes con COVID-19 desarrollarán una enfermedad respiratoria grave.

El programa de inteligencia artificial (IA), diseñado por investigadores de EE. UU. y China, se evaluó en dos hospitales de China en 53 pacientes que fueron diagnosticados con COVID-19 en enero. La nueva herramienta se considera experimental, y ahora está bajo evaluación.

El objetivo es ayudar a los médicos a usar unos recursos limitados de la mejor manera, al identificar pronto cuáles pacientes tienen más probabilidades de necesitar camas de hospital y cuáles se pueden enviar a casa para que cuiden de ellos mismos. En teoría, también podría ayudar a orientar la administración de un tratamiento agresivo incluso ante la ausencia inicial de síntomas graves.

"Entre los que tienen síntomas, un 80 por ciento, y quizá hasta un 85 por ciento, tendrán una enfermedad leve; alrededor de un 15 a un 17 por ciento tendrán una enfermedad grave y deberán ser hospitalizados; y, entre un 3 y un 5 por ciento adicionales necesitarán cuidados intensivos, usualmente debido al síndrome de dificultad respiratoria aguda [SDRA]", señaló la coautora del estudio, la Dra. Megan Coffee.

Coffee es profesora clínica asistente de enfermedades infecciosas e inmunología de la Facultad de Medicina Grossman de la NYU, en la ciudad de Nueva York.

El SDRA es una afección potencialmente letal en que entra fluido en los pulmones, haciendo que respirar sea cada vez más difícil. Coffee dijo que al menos dos tercios de los pacientes con COVID-19 que al final necesitan tratamiento en la unidad de cuidados intensivos de un hospital desarrollan SDRA, que es el "proceso subyacente que conduce a la muerte en muchos de los casos".

Pero Coffee anotó que COVID-19 comienza de forma leve en todo el mundo, con tos, fiebre y molestias estomacales.

"Luego, un pequeño porcentaje desarrollará una enfermedad grave que requerirá intubación de cinco a 10 días más tarde. No siempre está claro en quién sucederá", señaló. "A veces, una persona de 30 y tantos años sin antecedentes médicos tiene una enfermedad más grave que alguien de 70 y pico con problemas médicos múltiples".

Entonces, comentó Coffee, el objetivo era desarrollar una versión con inteligencia artificial de un "maestro clínico", es decir, un médico muy experimentado que gestiona a una enfermedad bien conocida.

Trabajando con investigadores de dos hospitales de Wenzhou, China, el equipo de la NYU creó un modelo computarizado basado en el tipo de "análisis predictivo" utilizado para predecir la actividad del mercado bursátil y los patrones de votación en las elecciones.

Introdujeron la información relevante del paciente, como los resultados de escáneres pulmonares y análisis de sangre, los dolores musculares y el patrón febril, las respuestas inmunitarias, la edad y el sexo.

Para su sorpresa, los investigadores encontraron que los factores en que se enfocarían la mayoría de los profesionales clínicos, como el estado de los pulmones, la edad y el sexo, no fueron útiles para predecir los resultados.

¿Qué fue útil?

Los factores de predicción más precisos fueron unas elevaciones ligeras en una enzima hepática llamada alanina aminotransferasa (ALT), los dolores musculares profundos, y unos niveles más altos de hemoglobina, la proteína que facilita que la sangre transporte al oxígeno por todo el cuerpo.

"Ese es el valor de este método", afirmó Coffee, "buscar lo que, como profesionales clínicos, quizá no notemos".

Si bien el programa se debe validar en unas poblaciones más grandes, dijo que será fácil de implementar si las pruebas futuras encuentran una precisión similar.

La herramienta podría resultar "muy útil", aseguró la Dra. María Luisa Alcaide, una miembro de la Sociedad Americana de Enfermedades Infecciosas (Infectious Diseases Society of America) que revisó los hallazgos.

"Lo que está sucediendo con COVID-19 es que los casos han aumentado de manera significativa, hasta tal punto que las UCI de algunos hospitales están abrumadas", anotó. "Y por motivos que no se comprenden bien, no todo el mundo que enferma mucho encaja en el perfil de una persona mayor con afecciones subyacentes".

Mientras mejor puedan los médicos predecir a quiénes les sucederá, con más cuidado pueden monitorizarlos a ellos y a su atención, comentó Alcaide, que también es profesora asociada de enfermedades infecciosas de la Universidad de Miami.

Pero el método solo se ha evaluado en una muestra muy pequeña de pacientes, y ahora hay cientos de miles de infectados, apuntó.

"Es poco probable que esta pequeña muestra sea representativa de todos los pacientes con COVID-19", dijo Alcaide. "Algunos de estos factores de predicción quizá resulten importantes. Pero simplemente aún no lo sabemos. Otros marcadores quizá resulten más importantes. En realidad hay que validar esto en más pacientes".

Los hallazgos se reportaron en la edición en línea del 30 de marzo de la revista Computers, Materials & Continua.

Más información

Encontrará más información sobre la COVID-19 en los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU.


Artículo por HealthDay, traducido por HolaDoctor.com

© Derechos de autor 2020, HealthDay

FUENTES: Megan Coffee, M.D., Ph.D., clinical assistant professor, Division of Infectious Diseases and Immunology, NYU Grossman School of Medicine, New York City; Maria Luisa Alcaide, M.D., associate professor, medicine, Division of Infectious Diseases, University of Miami, and fellow, Infectious Diseases Society of America; Computers, Materials & Continua, online, March 30, 2020

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