Nueva prueba de IA identifica COVID-19 dentro de una hora en los departamentos de emergencia
Los investigadores están trabajando arduamente para probar rápidamente CURIAL AI como una herramienta clínicamente útil para el NHS. Crédito: Rawpixel
Los expertos en enfermedades infecciosas y aprendizaje automático clínico de la Universidad de Oxford han desarrollado una prueba de inteligencia artificial que puede detectar rápidamente la COVID-19 en pacientes que llegan a los departamentos de emergencia, y se ha publicado un artículo preliminar sobre su eficacia.
La prueba CURIAL AI evalúa los datos recopilados de forma rutinaria durante la primera hora en los departamentos de emergencia, como análisis de sangre y signos vitales, para determinar la posibilidad de que un paciente dé positivo por coronavirus.
Actualmente, las pruebas de COVID-19 se realiza mediante un análisis molecular de un frotis de nariz y garganta, llamado reacción en cadena de la polimerasa (PCR). Sin embargo, esto generalmente tiene un tiempo de respuesta de 12 a 48 horas y requiere equipo y personal especializado.
El nuevo estudio de Oxford ha desarrollado IA que brinda una predicción casi en tiempo real del estado de COVID-19 de un paciente.
El equipo está dirigido por el Dr. Andrew Soltan, becario clínico académico del NIHR en el Hospital John Radcliffe, junto con el laboratorio de «IA para la atención médica» del profesor David Clifton en el Instituto de Ingeniería Biomédica de Oxford, y el profesor David Eyre del Oxford Big Data Institute.
El estudio ha estado en marcha desde marzo y comenzó desarrollando algoritmos de aprendizaje automático entrenados en datos de casos confirmados y controles previos a la pandemia para detectar diferencias sutiles. Se esperaba que estos algoritmos permitirían determinar el nivel de riesgo de tener la enfermedad.
El artículo de preimpresión explica: «El curso clínico temprano de la infección por SARS-CoV-2 puede ser difícil de distinguir de otras presentaciones médicas indiferenciadas para hospital, sin embargo vira l Las pruebas específicas de reacción en cadena de la polimerasa en tiempo real (RT-PCR) tienen una sensibilidad limitada y pueden demorar hasta 48 horas por razones operativas.
«En este estudio, desarrollamos dos modelos de detección temprana para identificar COVID -19 utilizando datos recopilados de forma rutinaria que normalmente están disponibles en una hora (análisis de laboratorio, gases en sangre y signos vitales) durante 115 394 presentaciones de emergencia y 72 310 admisiones al hospital».
Una vez entrenados, los algoritmos debían evaluarse para determinar su precisión, y los dos modelos de detección temprana se pusieron a prueba en un entorno hospitalario real. Los resultados ahora se han publicado en la preimpresión.
Herramienta útil para el NHS
Los investigadores están trabajando arduamente para probar rápidamente CURIAL AI como una herramienta clínicamente útil para el NHS.
Dra. Soltan dijo que la identificación temprana de COVID-19 en un ingreso hospitalario es esencial para mantener el control de infecciones y brindar atención oportuna a los pacientes.
«Hasta que tengamos confirmación de que los pacientes son negativos, debemos tomar precauciones adicionales para los pacientes con coronavirus». síntomas, que son muy comunes. El CURIAL AI está optimizado para dar resultados negativos rápidamente con alta confianza, excluyendo COVID-19 de manera segura en la puerta de entrada y manteniendo el flujo a través del hospital.
«Los análisis de sangre que reciben los pacientes al momento de la admisión generalmente están disponibles en una hora y tienen una gran cantidad de puntos de datos que los algoritmos pueden usar para distinguir el COVID-19 de una amplia variedad de otras enfermedades. Gracias a los sistemas de registros electrónicos avanzados de los Hospitales de la Universidad de Oxford (OUH), hemos podido entrenar nuestros algoritmos utilizando datos clínicos enriquecidos de 115 000 visitas a urgencias.
«Cuando probamos la IA CURIAL en datos para todos los pacientes que acudieron a los departamentos de emergencia de OUH en la última semana de abril y la primera semana de mayo, predijo correctamente el estado de COVID de los pacientes en más del 90 % de las veces».
La prueba de IA fue validada por aplicándolo a todos los pacientes que se presentaron en A&E y que ingresaron en los cuatro hospitales de la OUH entre el 20 de abril y el 6 de mayo.
Los resultados mostraron que el modelo del departamento de emergencias predijo correctamente el estado de COVID-19 de los pacientes del 92,3 % de los pacientes. el tiempo, a través de los 3326 pacientes que llegaron a A&E en el período de prueba de dos semanas, y el modelo de admisión fue correcto el 92,5 % del tiempo para los 1715 pacientes ingresados.
Dr. Soltan continúa: «Los próximos pasos son implementar nuestra IA en el flujo de trabajo clínico y evaluar su función en la práctica.
«Un punto fuerte de nuestra IA es que se ajusta a la vía de atención clínica existente y funciona con equipo de laboratorio existente. Esto significa que ampliarlo puede ser relativamente rápido y económico.
«Espero que nuestra IA pueda ayudar a mantener a los pacientes y al personal más seguros mientras esperan los resultados de la prueba con hisopo».
David Clifton, profesor de Aprendizaje Automático Clínico en el Departamento de Ciencias de la Ingeniería, agregó: «Con muchos de nuestros colegas clínicos trabajando en primera línea para luchar contra el COVID-19, los científicos de datos en la IA del cuidado de la salud tienen un papel de apoyo que desempeñar mediante la construcción de herramientas para ayudar cuidado de los pacientes. El ecosistema único en Oxford entre hospitales y equipos clínicos de IA nos brinda una gran oportunidad de contribuir al esfuerzo internacional contra el coronavirus.
«Este proyecto iniciado por el colaborador clínico Dr. Andrew Soltan es un gran ejemplo de lo que se puede hacer, y a muy buen ritmo, para acelerar el desarrollo de tecnologías para ayudar en la pandemia actual y aumentar la resiliencia del sistema de salud del país para cualquier evento futuro».
It se espera el desarrollo de estas técnicas también informará a los equipos clínicos en las primeras etapas de futuras pandemias y acelerará la implementación de las medidas de salud pública apropiadas.
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Una simple prueba de laboratorio puede ayudar en el reconocimiento temprano de COVID-19 en pacientes Más información: Andrew AS Soltan et al. La evaluación impulsada por inteligencia artificial de los datos de atención médica recopilados de forma rutinaria es una prueba de detección eficaz para COVID-19 en pacientes que se presentan en el hospital (2020). DOI: 10.1101/2020.07.07.20148361 Proporcionado por la Universidad de Oxford Cita: Nueva prueba de IA identifica COVID-19 dentro de una hora en departamentos de emergencia (28 de julio de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress .com/news/2020-07-ai-covid-hour-emergency-departments.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.