ARRIBA: ISTOCK.COM, METAMORWORKS<\/p>\n
Aunque la tos y la fiebre se han considerado los signos m\u00e1s reveladores de COVID-19, en mayo , los investigadores publicaron un estudio que suger\u00eda que la p\u00e9rdida del olfato y el gusto pod\u00edan predecir mejor qui\u00e9n dar\u00eda positivo en la prueba de la enfermedad. La informaci\u00f3n provino de datos compartidos por millones de personas que iniciaron sesi\u00f3n en una aplicaci\u00f3n de tel\u00e9fono para informar qu\u00e9 s\u00edntomas, si es que ten\u00edan alguno, estaban experimentando en un d\u00eda determinado.<\/p>\n
La aplicaci\u00f3n Covid Symptom Tracker ahora tiene casi 4 millones usuarios Los investigadores est\u00e1n extrayendo las enormes cantidades de datos que recopilan para anticipar los brotes de COVID-19 en comunidades particulares y para explorar diferentes factores de riesgo de la enfermedad.<\/p>\n
Fuimos uno de los primeros organismos en identificar realmente la importancia de un p\u00e9rdida del gusto o el olfato como predictor, dice Andrew Chan, m\u00e9dico y epidemi\u00f3logo del Hospital General de Massachusetts e investigador principal del proyecto. Desarrollamos la aplicaci\u00f3n de estudio Covid Symptom como un medio para recopilar r\u00e1pidamente datos sobre una gran poblaci\u00f3n de personas, para recopilar informaci\u00f3n en tiempo real sobre COVID en el contexto de una pandemia que se desarrolla r\u00e1pidamente. La aplicaci\u00f3n ha ayudado a los cient\u00edficos a comprender los riesgos a los que se enfrentan los trabajadores de la salud, as\u00ed como los efectos de algunos factores subyacentes, como la obesidad y la diabetes. Los datos no est\u00e1n f\u00e1cilmente disponibles para ning\u00fan investigador, pero el equipo ha desarrollado una serie de asociaciones con quienes realizan ensayos cl\u00ednicos e investigaciones longitudinales, y est\u00e1 interesado en asociarse con investigadores que est\u00e1n adoptando un enfoque diferente a la COVID, dice Chan.<\/p>\n
\nNadie cre\u00f3 un conjunto de datos como este en la historia de los Estados Unidos.<\/p>\n
Melissa Haendel, Universidad de Ciencias y Salud de Oreg\u00f3n<\/p><\/blockquote>\n
No son los \u00fanicos que trabajan para acumular COVID -datos de salud relacionados. A medida que la pandemia se extendi\u00f3 por todo el mundo, los investigadores comenzaron a agregar grandes conjuntos de datos que se pueden analizar utilizando inteligencia artificial. Si bien algunos grupos, como los que est\u00e1n detr\u00e1s de la aplicaci\u00f3n de seguimiento de s\u00edntomas, han solicitado la ayuda del p\u00fablico, otros conf\u00edan en la cooperaci\u00f3n de hospitales de investigaci\u00f3n que, de lo contrario, podr\u00edan competir entre s\u00ed.<\/p>\n
A medida que los conjuntos de datos comienzan a arrojar informaci\u00f3n que puede ayudar a los proveedores a tratar las infecciones por SARS-CoV-2 y los s\u00edndromes posteriores a la COVID-19, los investigadores involucrados dicen que esperan que su \u00e9xito marque el comienzo de una nueva era de colaboraci\u00f3n en la investigaci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n
Podemos transformar el forma en que se hace la ciencia cl\u00ednica, aprovechando las herramientas y los recursos de big data y la ciencia de datos de maneras que no han sido posibles, dice Chris Chute, investigador de inform\u00e1tica de la salud en la Universidad Johns Hopkins. Esperamos que esta oportunidad demuestre que el cielo no se cae si realmente aprovechamos los datos de manera responsable.<\/p>\n
El esfuerzo m\u00e1s ambicioso en los Estados Unidos es la base de datos de National COVID Cohort Collaborative (N3C), respaldada por el Centro Nacional para el Avance de la Ciencia Traslacional (NCATS), una divisi\u00f3n de los Institutos Nacionales de Salud. La base de datos recopila informaci\u00f3n de los registros de salud electr\u00f3nicos de pacientes a los que se les ha realizado la prueba de COVID-19, ya sea que esas pruebas hayan resultado positivas o negativas o que hayan informado s\u00edntomas similares a los de COVID. Los proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica env\u00edan los registros y NCATS los pone a disposici\u00f3n de cualquier investigador acreditado para que los analice. El equipo comenz\u00f3 a trabajar en la base de datos en marzo y est\u00e1 comenzando a revisar las solicitudes de los investigadores que desean estudiar los datos esta semana.<\/p>\n
Creemos que hay una enorme cantidad de talento, no solo en la medicina acad\u00e9mica. centros, sino en departamentos de inform\u00e1tica, departamentos de ciencia de datos, departamentos de estudios sociales, dice Chute, quien es codirector de N3C. Somos igualitarios sobre qui\u00e9n puede acceder a estos datos.<\/p>\n
Hasta ahora, dice Chute, 49 instituciones se han registrado para compartir sus datos.<\/p>\n
Es un movimiento, realmente, para compartir datos en este escala de esta manera, dice Melissa Haendel, quien estudia inform\u00e1tica m\u00e9dica en la Universidad de Ciencias y Salud de Oreg\u00f3n y quien dirige el proyecto con Chute. Nunca nadie cre\u00f3 un conjunto de datos como este en la historia de los Estados Unidos.<\/p>\n
Hacer que este conjunto de datos sea funcional es un desaf\u00edo. En primer lugar, es necesario armonizar los datos de diferentes fuentes. Por ejemplo, diferentes organizaciones pueden usar diferentes c\u00f3digos para indicar el g\u00e9nero. Un registro puede decir M para masculino, mientras que otro usa la palabra completa. Algunos pueden tener una opci\u00f3n para otros, mientras que otros pueden tener una variedad de opciones m\u00e1s espec\u00edficas, como transg\u00e9nero o no binario. Los cient\u00edficos deben asegurarse de que todos estos datos se combinen de manera significativa y precisa.<\/p>\n
Dado que los datos incluyen informaci\u00f3n como ubicaciones y fechas necesarias para rastrear el brote, el equipo necesitaba desarrollar estrategias seguras para proteger la privacidad del paciente. . En primer lugar, dice Chute, los datos se alojan en un enclave seguro, lo que significa que no se pueden descargar ni eliminar de su servidor. De hecho, ni siquiera puede ser visto directamente por la mayor\u00eda de los investigadores que lo utilizan. En su lugar, deben programar un software que pueda analizar los datos y proporcionar respuestas.<\/p>\n
Somos muy conscientes de que tenemos la responsabilidad de supervisar un recurso de datos de esta sensibilidad, dice Chute. Estos son datos sobre potencialmente decenas de millones de personas a medida que contin\u00faa la epidemia.<\/p>\n
El equipo dice que tan pronto como los datos est\u00e9n disponibles, probablemente habr\u00e1 algunas frutas al alcance de la mano que los investigadores pueden buscar. Una de las primeras preguntas ser\u00e1, \u00bfpodemos simplemente identificar todos los medicamentos que las personas toman y que tienen un efecto positivo o negativo en cualquier poblaci\u00f3n o subpoblaci\u00f3n de pacientes? dice Haendel.<\/p>\n
Stephen Hewitt, un pat\u00f3logo del Instituto Nacional del C\u00e1ncer que se llama a s\u00ed mismo un gran admirador de N3C, es el jefe del Repositorio de Patolog\u00eda Digital COVID (COVID-DPR), que actualmente est\u00e1 agregando y digitalizando humanos muestras de tejido de pacientes fallecidos con COVID-19 en todo el pa\u00eds. Anticipa que la colecci\u00f3n se utilizar\u00e1 junto con N3C.<\/p>\n
En 2010, Hewitt cre\u00f3 la Red de estudio del s\u00edndrome nefr\u00f3tico, una base de datos de biopsias renales que ha ayudado a los investigadores a comprender mejor los mecanismos subyacentes a la enfermedad renal. Y eso fue todo un \u00e9xito, dice. Movi\u00f3 la aguja hasta ahora.<\/p>\n
Pero obtener y digitalizar muestras de pacientes durante la pandemia ha sido un desaf\u00edo. COVID ha interrumpido nuestros procesos naturales de duelo. Y muchas veces las familias ni siquiera est\u00e1n en la misma ciudad porque no pueden viajar. dice Hewitt. Debido a que los pat\u00f3logos necesitan permiso para tomar y usar las muestras, a veces nos resulta m\u00e1s dif\u00edcil obtener el material simplemente porque persegu\u00edamos a los familiares de los pacientes fallecidos. Adem\u00e1s, muchos de los investigadores que normalmente se encargar\u00edan de organizar y analizar las muestras no est\u00e1n en el laboratorio, porque los hospitales se centran en la atenci\u00f3n cl\u00ednica.<\/p>\n
Sin embargo, es optimista. Originalmente se propuso obtener muestras de 50 autopsias en tres meses y actualmente est\u00e1 en camino de obtener 90 en ese per\u00edodo de tiempo. Hewitt explica que el tejido de pacientes fallecidos muestra a los m\u00e9dicos las versiones extremas del da\u00f1o que el virus probablemente est\u00e1 causando en los pacientes que sobreviven y ayudar\u00e1 a los investigadores a abordar los efectos a largo plazo de la enfermedad.<\/p>\n
Ver Autopsias indican sangre Los co\u00e1gulos son letales en COVID-19<\/h3>\n
Haendel dice que espera que si las bases de datos tienen \u00e9xito, puedan ayudar a sentar las bases para el uso responsable de grandes datos para comprender todo tipo de resultados de salud. La raz\u00f3n por la que se nos permiti\u00f3 hacer esto es porque es una emergencia nacional, dice ella. Si todo va bien y somos realmente capaces de crear una gran comunidad colaborativa. . . eso afectar\u00e1 absolutamente lo que hacemos a largo plazo para todo tipo de \u00e1reas de enfermedades diferentes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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