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La inteligencia artificial da con 3 signos que predicen el agravamiento en los pacientes con covid-19
Los investigadores sostienen que el algoritmo permitirá tratar en fases tempranas las complicaciones pulmonares de los contagiados con coronavirus.
Un grupo de investigadores chinos y estadounidenses afirma haber desarrollado una herramienta basada en la inteligencia artificial que puede predecir las complicaciones severas en los enfermos con covid-19, informa AFP.
El algoritmo podría ayudar a los médicos con decisiones de priorización en las condiciones de sobrecarga que la pandemia ha generado en los sistemas sanitarios nacionales, explica Megan Coffee, profesora de la Escuela Médica Grossman de la Universidad de Nueva York y coautora del estudio, publicado en la revista Computers, Materials & Continua.
Los científicos han descubierto tres indicadores que pronostican qué pacientes van a desarrollar el llamado síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA), una complicación grave de la covid-19 que supone la acumulación de líquido en los pulmones que lleva a la muerte del 50 % de los diagnosticados con esta condición.
El equipo aplicó un algoritmo de autoaprendizaje a los datos de 53 pacientes con covid-19 de dos hospitales en Wenzhou (China) y hallaron que el nivel de la enzima hepática alanina aminotransferasa, las quejas de dolores corporales y el nivel de hemoglobina pueden anticipar los pronósticos del SDRA con una precisión de hasta el 80 %.
Curiosamente, características consideradas como típicas del covid-19, como un patrón pulmonar llamado "opacidad en vidrio esmerilado", la fiebre y fuertes respuestas inmunes, resultaron ser inútiles a la hora de predecir cuál de los pacientes con síntomas inicialmente leves iba a desarrollar el SDRA. Tampoco resultaron útiles la edad ni el sexo, pese a que otros estudios consideran a los hombres de 60 años y más como el grupo de mayor riesgo.
"Es fascinante, porque muchos de los puntos de datos que la máquina usó para ayudar a influir en sus decisiones eran diferentes de lo que un médico normalmente consideraría", comentó Coffee.
Los investigadores ahora intentan afinar este enfoque con datos de Nueva York y esperan llegar a aplicarlo ampliamente este mes.
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