Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
La pandemia de COVID-19 est\u00e1 aumentando en muchos pa\u00edses europeos, y los hospitales de todo el mundo est\u00e1n bajo una presi\u00f3n m\u00e1xima. <\/p>\n
Ahora, un algoritmo innovador ayudar\u00e1 a aliviar la presi\u00f3n cada vez que los hospitales se enfrenten a nuevas oleadas de COVID. Investigadores de la Universidad de Copenhague, entre otros, han desarrollado el algoritmo, que puede predecir el curso de las enfermedades de los pacientes con COVID en relaci\u00f3n con la probabilidad o la probabilidad de que muchos de ellos requieran cuidados intensivos o ventilaci\u00f3n.<\/p>\n
Esto es importante para la asignaci\u00f3n de personal entre los hospitales, por ejemplo, en Dinamarca, explica uno de los autores del estudio.<\/p>\n
\u00abSi podemos ver que tendremos problemas de capacidad dentro de cinco d\u00edas porque hay demasiados se toman camas en Rigshospitalet, por ejemplo, podemos planificar mejor y derivar a los pacientes a hospitales con m\u00e1s espacio y personal. Como tal, nuestro algoritmo tiene el potencial de salvar vidas\u00bb, explica Stephan Lorenzen, un postdoctorado en el Departamento de Computaci\u00f3n de la Universidad de Copenhague. Ciencia.<\/p>\n
El algoritmo utiliza datos de pacientes individuales de Sundhedsplatform (la Plataforma Nacional de Salud), incluida informaci\u00f3n sobre el sexo, la edad, los medicamentos, el IMC del paciente, si fuma o no, la presi\u00f3n arterial y m\u00e1s.<\/p>\n
Esto permite que el algoritmo prediga cu\u00e1ntos pacientes, dentro de un marco de tiempo de uno a quince d\u00edas, necesitar\u00e1n cuidados intensivos en la forma de, por ejemplo, ventiladores y monitoreo constante por parte de enfermeras y m\u00e9dicos.<\/p>\n
Junto con colegas de la Universidad de Copenhague, as\u00ed como investigadores del Rigshospitalet y el Hospital Bispebjerg, Lorenzen desarroll\u00f3 el nuevo algoritmo basado en datos de salud de 42\u00a0526 pacientes daneses que dieron positivo por coronavirus entre marzo de 2020 y mayo de 2021.<\/p>\n
Predice el n\u00famero de pacientes de cuidados intensivos con una precisi\u00f3n del 90 %<\/p>\n
Tradicionalmente, los investigadores han utilizado modelos de regresi\u00f3n para predecir los ingresos hospitalarios relacionados con la COVID. Sin embargo, estos modelos no han tenido en cuenta los antecedentes de enfermedades individuales, la edad, el sexo y otros factores.<\/p>\n
\u00abNuestro algoritmo se basa en datos m\u00e1s detallados que otros modelos. Esto significa que podemos predecir el n\u00famero de pacientes que ser\u00e1n admitidos en unidades de cuidados intensivos o que necesitan un ventilador dentro de los cinco d\u00edas con m\u00e1s del 90 por ciento de precisi\u00f3n\u00bb, afirma Stephan Lorenzen.<\/p>\n
De hecho, el algoritmo proporciona predicciones extremadamente precisas para la cantidad probable de cuidados intensivos atender a los pacientes durante un m\u00e1ximo de diez d\u00edas.<\/p>\n
\u00abHacemos mejores predicciones que los modelos comparables porque podemos mapear con mayor precisi\u00f3n la necesidad potencial de ventiladores y cuidados intensivos las 24 horas durante un m\u00e1ximo de diez d\u00edas. La precisi\u00f3n disminuye un poco m\u00e1s all\u00e1 de eso, similar al de los modelos algor\u00edtmicos existentes utilizados para predecir el curso de la enfermedad en los casos de COVID\u00bb, explica.<\/p>\n
En principio, el algoritmo est\u00e1 listo para implementarse en los hospitales daneses. Como tal, los investigadores est\u00e1n a punto de comenzar conversaciones con profesionales de la salud relevantes.<\/p>\n
\u00abHemos demostrado que los datos se pueden usar para much\u00edsimo. Y, en Dinamarca, tenemos suerte de tener tanta salud informaci\u00f3n de la cual extraer. Con suerte, nuestro nuevo algoritmo puede ayudar a nuestros hospitales a evitar la sobrecarga de COVID cuando golpea una nueva ola de la enfermedad \u00ab, concluye Stephan Lorenzen.<\/p>\n
Lo que distingue al nuevo algoritmo de los dem\u00e1s<\/p>\n
La mayor\u00eda de los algoritmos existentes en el campo no tienen en cuenta el g\u00e9nero, la edad y el historial m\u00e9dico de las personas. Observan la cantidad de pacientes hospitalizados con COVID que necesitan cuidados intensivos en un d\u00eda determinado. En base a esto, junto con los datos de mortalidad y nuevas infecciones, los modelos existentes intentan predecir cu\u00e1ntas personas ser\u00e1n hospitalizadas ma\u00f1ana.<\/p>\n
\u00abPor ejemplo, los modelos t\u00edpicos no pueden distinguir entre personas m\u00e1s j\u00f3venes o mayores. Si hay cinco las personas que tienen 80 a\u00f1os o m\u00e1s hospitalizadas, o cinco pacientes de 25 a\u00f1os, tiene un gran impacto en la predicci\u00f3n en relaci\u00f3n con cu\u00e1l es la probabilidad de hospitalizaci\u00f3n. Nuestro nuevo algoritmo lo tiene en cuenta\u00bb, dice Stephan Lorenzen. <\/p>\n
Consideraciones \u00e9ticas<\/p>\n
La investigaci\u00f3n fue publicada en Scientific R eportaciones <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Inteligencia artificial para predecir qu\u00e9 pacientes con COVID-19 necesitan ventiladores M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Stephan Sloth Lorenzen et al, Uso del aprendizaje autom\u00e1tico para predecir el uso de recursos de la unidad de cuidados intensivos durante el COVID- 19 pandemia en Dinamarca, Scientific Reports (2021). DOI: 10.1038\/s41598-021-98617-1 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Informes cient\u00edficos <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Copenhague Cita<\/strong>: Nuevo algoritmo podr\u00eda salvar vidas: predice COVID- uso de recursos de la unidad de cuidados intensivos relacionados (2021, 24 de noviembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-11-algorithm-covid-related-intensive-resource.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain La pandemia de COVID-19 est\u00e1 aumentando en muchos pa\u00edses europeos, y los hospitales de todo el mundo est\u00e1n bajo una presi\u00f3n m\u00e1xima. Ahora, un algoritmo innovador ayudar\u00e1 a aliviar la presi\u00f3n cada vez que los hospitales se enfrenten a nuevas oleadas de COVID. Investigadores de la Universidad de Copenhague, entre otros, … Continuar leyendo \u00abNuevo algoritmo podr\u00eda salvar vidas: predice el uso de recursos de la unidad de cuidados intensivos relacionado con COVID\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-1934","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1934","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1934"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1934\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1934"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1934"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1934"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}