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Una herramienta de inteligencia artificial ya es capaz de predecir si los contagiados con coronavirus van a desarrollar una enfermedad pulmonar grave

Atención médica al coronavirus en París.
REUTERS/Benoit Tessier

  • Varios investigadores de Estados Unidos y China han desarrollado un modelo de IA capaz de predecir si los contagiados con COVID-19 desarrollarán una enfermedad pulmonar grave. 
  • Dicha inteligencia artificial ayudaría a los sanitarios a priorizar los casos más graves en los sistemas de salud desbordados o con pocos recursos. 
  • El modelo tiene una precisión de entre el 70% y el 80% y es capaz de aplicarse a los datos reales de cualquier paciente.
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La inteligencia artificial empieza a formar parte del armamento que carga contra el coronavirus, su gravedad y propagación —pero sobre todo en los diagnósticos y análisis de historiales. 

Unos 13 investigadores de Estados Unidos y China, expertos en enfermedades infecciosas, han desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial que es capaz de predecir si los enfermos contagiados con el nuevo coronavirus padecerán una enfermedad pulmonar grave.

"Es el primer paso hacia la creación de un marco de inteligencia artificial (IA) con capacidades de análisis predictivo (AP) aplicado a los datos reales de los pacientes, para proporcionar un rápido apoyo a la toma de decisiones clínicas", explican en el estudio publicado en Computers, Materials & Continua.

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El síndrome de enfermedad respiratoria aguda (SDRA) es una de las complicaciones más graves de la enfermedad que causa el SARS-CoV-2, conocida como COVID-19. Desarrollar problemas respiratorios, junto con otras patologías puede ser mortal y, de hecho, es una de las principales causas de muertes por dicha enfermedad. 

El modelo se apoya en un algoritmo de aprendizaje automático de los datos del historial clínico de 53 pacientes de 2 hospitales en Wenzhou, China.

De esta manera, registra los síntomas de cada paciente y predice cuáles de ellos son indicadores  de un posible desarrollo de SDRA —la misma que provoca que los pulmones se llenen de líquido reconocidos en los TAC en forma de parches blancos llamados "vidrio esmerilado".

Según el estudio que tiene una capacidad de precisión de entre el 70% y 80%, las características más comunes de los pacientes que posteriormente desarrollaron una enfermedad pulmonar grave fueron

  1. Alanina aminotransferasa (ALT) levemente elevada, que se encuentra principalmente en las células del hígado. 
  2. La presencia de mialgias, es decir, dolores corporales.
  3. Hemoglobina elevada (glóbulos rojos). 

"Ha sido fascinante porque muchos de los datos que la máquina usó para ayudar a influir en sus decisiones eran diferentes de lo que un médico normalmente consideraría", explica Megan Coffee, doctora y profesora de la Facultad de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York, EEUU, coautora del estudio a la AFP.

Dichas características, en este mismo orden de prioridad, ayudarían considerablemente a los profesionales sanitarios a distinguir entre "enfermo" y no "enfermo", según Coffee. 

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"El modelo destaca que algunos datos clínicos pueden ser subestimados por los médicos, como los aumentos leves de la ALT y la hemoglobina, así como las mialgias. Las principales características predictivas del diagnóstico, como la fiebre, la linfopenia y las imágenes del tórax, no eran tan predictivas de la gravedad", explican los expertos en el papper

Además, destacan que la edad y el sexo no son factores especialmente relevantes en el diagnóstico. No obstante, otras investigaciones señalan que el nuevo coronavirus presenta mayores riesgos a partir de la mediana edad, así como una posible evolución rápida y grave en menores de 5 años

Una de las limitaciones que reconoce el propio estudio es el tamaño y documentación de la muestra. Algunos de los 53 pacientes examinados tenían su historial de datos incompleto aunque los modelos de predicción siguieron dando resultados con un índice de confianza de entre el 70% y el 80%.

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A pesar de estas limitaciones, sienta un precedente en el análisis clínico. La capacidad de esta inteligencia artificial ayudaría a los sanitarios a priorizar los casos más graves en los sistemas de salud desbordados o con pocos recursos. 

Mientras, se ponen a prueba ensayos clínicos de posibles vacunas en humanos y se promueve la investigación de posibles tratamientos con el plasma de pacientes que se han recuperado de la enfermedad

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