Los registros de salud electrónicos pueden ser un predictor valioso de las personas con mayor probabilidad de morir por COVID

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Los historiales médicos de los pacientes recopilados y almacenados en registros de salud electrónicos (EHR) pueden aprovecharse rápidamente para predecir la probabilidad de muerte por COVID-19, información que podría resultar valiosa en la gestión de recursos terapéuticos y preventivos limitados para combatir el devastador virus, según han descubierto investigadores del Hospital General de Massachusetts (MGH). En un estudio publicado en npj Digital Medicine, el equipo describió cómo la tecnología de inteligencia artificial (IA) le permitió identificar factores como la edad, antecedentes de neumonía, género, raza y comorbilidades como diabetes y cáncer como predictores de malos resultados en COVID-19. pacientes

«Al combinar métodos computacionales y experiencia clínica, desarrollamos un conjunto de modelos para pronosticar los resultados más graves de COVID-19 en función de los registros médicos anteriores y para ayudar a comprender las diferencias en los factores de riesgo entre los grupos de edad», dice co- el autor principal Hossein Estiri, Ph.D., investigador en el Laboratorio de Ciencias de la Computación en MGH y profesor asistente de Medicina en la Facultad de Medicina de Harvard (HMS). «Muchos estudios anteriores han aislado pequeños subconjuntos de datos de EHR después de la infección, pero el nuestro es el primero y el más grande en utilizar registros médicos históricos completos para tratar de desentrañar el papel de la edad como el factor de riesgo más importante para los resultados adversos de COVID». /p>

El equipo médico/de análisis se basó en el «datamart» de COVID-19 que había creado el sistema hospitalario Mass General Brigham para la investigación, un repositorio de datos longitudinales actualizados con frecuencia sobre pacientes con COVID-19 de todo el sistema. Usando registros médicos electrónicos de más de 16,000 de estos pacientes, el equipo de MGH aplicó un algoritmo computacional con un experto humano en el circuito para identificar 46 condiciones clínicas que representan factores de riesgo potenciales de muerte después de una infección por COVID-19. «A pesar de depender solo de datos demográficos y comorbilidades previamente documentados, nuestros modelos demostraron un rendimiento comparable al de modelos pronósticos más complejos que requieren una variedad de síntomas, valores de laboratorio e imágenes recopiladas en el momento del diagnóstico o durante el curso de la enfermedad», señala Zachary Strasser, MD, coautor principal y becario postdoctoral en MGH.

El estudio de MGH encontró que la edad es el predictor más importante de mortalidad en pacientes con COVID-19. El estudio también identificó antecedentes de neumonía como un factor de riesgo significativo, al igual que antecedentes de diabetes con complicaciones y cáncer (particularmente de mama y próstata) entre pacientes con COVID-19 entre 45 y 65 años. En pacientes entre 65 y 85, las enfermedades que afectan el sistema pulmonar, incluidos los trastornos pulmonares intersticiales, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), el cáncer de pulmón y los antecedentes de tabaquismo, fueron fuertes predictores de malos resultados. Las comorbilidades que registraron las razones de probabilidad más altas para la muerte independientemente de la edad fueron la enfermedad renal crónica, la insuficiencia cardíaca, el aneurisma aórtico abdominal, la hipertensión y la enfermedad de la válvula aórtica.

En cuanto al género, el estudio encontró que las mujeres tenían un riesgo menor de muerte por COVID-19. Incluso después de ajustar por edad y enfermedades crónicas, los investigadores descubrieron que las mujeres se beneficiaban de una forma desconocida de protección subyacente contra el peor resultado de la infección viral. En su modelo general, los investigadores no encontraron evidencia de que una determinada raza o etnia alterara las probabilidades de mortalidad después de contraer COVID-19. Sin embargo, encontraron en la cohorte de pacientes más antigua que ser afroamericano estaba asociado con una mayor probabilidad de mortalidad.

El gran volumen de información de EHR y su combinación con el análisis predictivo se vuelve particularmente importante durante una pandemia. cuando el acceso a datos de grado de ensayo clínico a gran escala no es práctico, enfatiza Shawn Murphy, MD, Ph.D., autor principal y director de informática de investigación en Mass General Brigham. «La capacidad de utilizar rápidamente los datos que ya se han recopilado en todo el país para calcular los puntajes de riesgo a nivel individual», dice, «es crucial para asignar y distribuir recursos de manera efectiva, incluida la priorización de la vacunación entre la población general».

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