Modelo de computadora puede determinar si morirás de COVID-19
Crédito: CC0 Public Domain
La inteligencia artificial puede predecir quién tiene más probabilidades de morir de coronavirus. Al hacerlo, también puede ayudar a decidir quién debe estar al frente de la línea para las valiosas vacunas que ahora se administran en Dinamarca.
El resultado es de un estudio recientemente publicado por investigadores del Departamento de Informática de la Universidad de Copenhague. Desde la primera ola de la pandemia de COVID-19, los investigadores han estado trabajando para desarrollar modelos informáticos que puedan predecir, según el historial de enfermedades y los datos de salud, qué tan gravemente se verán afectadas las personas por COVID-19.
Basado en pacientes datos de la Región Capital de Dinamarca y la Región de Zelanda, los resultados del estudio demuestran que la inteligencia artificial puede, con hasta un 90 por ciento de certeza, determinar si una persona no infectada que aún no está infectada morirá de COVID-19 o no si son suficientemente desafortunado para infectarse. Una vez ingresada en el hospital con COVID-19, la computadora puede predecir con un 80 por ciento de precisión si la persona necesitará un respirador.
“Comenzamos a trabajar en los modelos para ayudar a los hospitales, como durante la primera ola, temían no tener suficientes respiradores para los pacientes de cuidados intensivos. Nuestros nuevos hallazgos también podrían usarse para identificar cuidadosamente quién necesita una vacuna», explica el profesor Mads Nielsen, del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague.
Los hombres mayores con presión arterial alta corren mayor riesgo
Los investigadores alimentaron un programa de computadora con datos de salud de 3944 pacientes daneses con COVID-19. Esto entrenó a la computadora para reconocer patrones y correlaciones en las enfermedades previas de los pacientes y en sus ataques contra el COVID-19.
«Nuestros resultados demuestran, como era de esperar, que la edad y el IMC son los parámetros más decisivos para la gravedad una persona se verá afectada por COVID-19. Pero la probabilidad de morir o terminar con un respirador también aumenta si es hombre, tiene presión arterial alta o una enfermedad neurológica «, explica Mads Nielsen.
Las enfermedades y factores de salud que, según el estudio, más influyen en que un paciente acabe conectado a un respirador tras haberse contagiado de COVID-19 son por orden de prioridad: IMC, edad, hipertensión arterial, ser varón, neurológicos enfermedades, EPOC, asma, diabetes y enfermedades del corazón.
«Para aquellos afectados por uno o más de estos parámetros, hemos descubierto que puede tener sentido moverlos hacia arriba en la fila de vacunas, para evitar cualquier riesgo de que se inflen y eventualmente terminen en un respirador», dice Ni más.
Predecir las necesidades respiratorias es imprescindible
Los investigadores están trabajando actualmente con la Región Capital de Dinamarca para aprovechar este nuevo lote de resultados en la práctica. Esperan que la inteligencia artificial pronto pueda ayudar a los hospitales del país prediciendo continuamente la necesidad de respiradores.
«Estamos trabajando para alcanzar el objetivo de poder predecir la necesidad de respiradores con cinco días de anticipación». al dar acceso a la computadora a datos de salud sobre todos los positivos de COVID en la región», dice Mads Nielsen, y agrega:
«La computadora nunca podrá reemplazar la evaluación de un médico, pero puede ayudar a los médicos y hospitales ver muchos pacientes infectados con COVID-19 a la vez y establecer prioridades continuas».
Sin embargo, aún queda trabajo técnico pendiente para que los datos de salud de la región estén disponibles para la computadora y, posteriormente, calcular el riesgo para los pacientes infectados. . La investigación se llevó a cabo en colaboración con Rigshospitalet y Bispebjerg y Frederiksberg Hospital.
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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: Espen Jimenez-Solem et al, Desarrollando y validando modelos de predicción de riesgo de resultados adversos de COVID-19 de una cohorte europea binacional de 5594 pacientes, Scientific Reports (2021). DOI: 10.1038/s41598-021-81844-x Información de la revista: Scientific Reports
Proporcionado por la Universidad de Copenhague Cita: El modelo informático puede determinar si morirá de COVID-19 (2021, 5 de febrero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-02-youll-die-covid-.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.