NUEVA HERRAMIENTA

Algoritmo de IA identifica a los pacientes hospitalizados con mayor riesgo de morir por Covid

El algoritmo puede predecir la supervivencia o la muerte de pacientes hospitalizados con gran exactitud hasta nueve días antes de que ocurra cualquiera de los resultados

Infección por SARS-CoV-2 (Foto: Freepik)
Infección por SARS-CoV-2 (Foto: Freepik)

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24.05.2022 - 00:00

Un equipo internacional de científicos de la Universidad de Viena ha desarrollado y validado un algoritmo que puede ayudar a los profesionales sanitarios a identificar quién tiene más riesgo de morir por Covid-19 cuando ingresa en un hospital.

La herramienta, que utiliza inteligencia artificial, podría ayudar a los médicos a dirigir los recursos de atención crítica a quienes más los necesitan, y será "especialmente valiosa" para los países con recursos limitados.

Para desarrollar la herramienta, el equipo ha utilizado los datos bioquímicos de extracciones de sangre de rutina realizadas en casi 30.000 pacientes hospitalizados en más de 150 hospitales en España, Estados Unidos, Honduras, Bolivia y Argentina, entre marzo de 2020 y febrero de 2022.

Esto significa que pudieron capturar datos de personas con diferentes estados inmunitarios (vacunados, no vacunados y con inmunidad natural) y de personas infectadas con todas las variantes del SARS-CoV-2, desde el virus que surgió en Wuhan, China, hasta la última variante, Ómicron.

El algoritmo, llamado Predictor del Resultado de la Enfermedad Covid-19 (Disease Outcome COVID-19, CODOP), utiliza mediciones de 12 moléculas de sangre que normalmente se recolectan durante la admisión. Esto significa que la herramienta predictiva se puede integrar fácilmente en la atención clínica de cualquier hospital.

El algoritmo puede predecir la supervivencia o la muerte de pacientes hospitalizados con gran exactitud hasta nueve días antes de que ocurra cualquiera de los resultados

Los investigadores han desarrollado la herramienta en varias fases. Inicialmente, utilizaron datos de pacientes hospitalizados en más de 120 hospitales en España, para probar el sistema de IA y así poder predecir las características de un mal pronóstico.

El siguiente paso fue asegurarse de que la herramienta funcionara independientemente del estado inmunitario de los pacientes o de la variante de Covid-19, por lo que probaron el algoritmo en varios subgrupos de pacientes geográficamente dispersos.

El algoritmo también funcionó bien para predecir el riesgo de muerte en el hospital durante este escenario fluctuante de la pandemia, lo que sugiere que las mediciones en las que se basa CODOP son biomarcadores verdaderamente significativos de si es probable que un paciente con Covid-19 se deteriore.

PUEDE PREDECIR LA SUPERVIVENCIA O LA MUERTE DE PACIENTES HOSPITALIZADOS HASTA NUEVE DÍAS ANTES

Para probar si el momento de realizar los análisis de sangre afecta el desempeño de la herramienta, el equipo comparó datos de diferentes puntos de tiempo de extracción de sangre antes de que los pacientes se recuperaran o murieran y descubrieron que el algoritmo puede predecir la supervivencia o la muerte de pacientes hospitalizados con gran exactitud hasta nueve días antes de que ocurra cualquiera de los resultados.

Finalmente, crearon dos versiones diferentes de la herramienta para usar en escenarios donde los recursos de atención médica tienen un funcionamiento normal o están bajo una gran presión.

En este sentido, bajo una carga operativa normal, los médicos pueden optar por utilizar una versión de “sobretriaje”, que es muy sensible para detectar a las personas con mayor riesgo de muerte.

Por su lado, el modelo alternativo de “subtriage” minimiza la posibilidad de seleccionar erróneamente a las personas con menor riesgo de morir, brindando a los médicos una mayor certeza de que dirigen la atención a las personas con mayor riesgo cuando los recursos son muy limitados.

“El desempeño de CODOP en grupos de pacientes diversos y geográficamente dispersos y la facilidad de uso sugieren que podría ser una herramienta valiosa en la clínica, especialmente en países con recursos limitados”, ha señalado el líder de este proyecto internacional y autor principal, David Gómez-Varela.

“Nuestro trabajo se concentra ahora en un modelo dual de seguimiento adaptado al escenario actual de aumento de infecciones y protección inmunológica acumulativa, que podrá predecir la necesidad de hospitalización en las siguientes 24 horas para los pacientes en atención primaria y la admisión en cuidados intensivos en las 48 horas siguientes para aquellos ya hospitalizados”, ha detallado el investigador.

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