Un grupo de investigadores de Estados Unidos y China
informó este lunes que desarrolló una herramienta de inteligencia artificial que
puede predecir de una forma precisa qué pacientes recién infectados con el
nuevo coronavirus pueden desarrollar un daño severo en los pulmones.
Se trata de un algoritmo que
puede asistir a los médicos para que tomen decisiones sobre dónde priorizar los
recursos en sistemas que están al límite por la pandemia, explicó
Megan Coffee, una médico que ejerce como académica en la Escuela de Medicina de
Grossman en Nueva York.
La experta es una de las coautoras del estudio publicado en la revista Computers, Materials & Continua. Esta herramienta desveló varios indicadores sorprendentes que constituyen indicios que predicen qué pacientes van a desarrollar una condición conocida como síndrome respiratorio agudo (ARDS), que es una complicación muy grave derivada del COVID-19 que llena de líquido los pulmones y que es mortal en un 50 por ciento de los casos que desarrollan esta patología.
El equipo utilizó un algoritmo de aprendizaje automático introduciendo los datos de 53 pacientes con coronavirus en dos hospitales en Wenzhou, en China, y descubrió que los cambios en tres marcadores eran los indicios más fiables: los niveles de la enzima hepática alanina aminotransferasa (ALT), los dolores corporales y los niveles de hemoglobina.
Al utilizar esa información, combinada con otros factores, la herramienta fue capaz de predecir el riesgo de desarrollar síndrome respiratorio con una precisión de un 80 por ciento.
Por el contrario marcadores que eran considerados como distintivos del virus, como un patrón en las imágenes tomadas de los pulmones denominado "opacidad del vidrio molido", la fiebre y una respuesta inmune contundente no fueron útiles a la hora de predecir qué pacientes que comenzaron con síntomas leves después desarrollaron patologías pulmonares.
La experta es una de las coautoras del estudio publicado en la revista Computers, Materials & Continua. Esta herramienta desveló varios indicadores sorprendentes que constituyen indicios que predicen qué pacientes van a desarrollar una condición conocida como síndrome respiratorio agudo (ARDS), que es una complicación muy grave derivada del COVID-19 que llena de líquido los pulmones y que es mortal en un 50 por ciento de los casos que desarrollan esta patología.
El equipo utilizó un algoritmo de aprendizaje automático introduciendo los datos de 53 pacientes con coronavirus en dos hospitales en Wenzhou, en China, y descubrió que los cambios en tres marcadores eran los indicios más fiables: los niveles de la enzima hepática alanina aminotransferasa (ALT), los dolores corporales y los niveles de hemoglobina.
Al utilizar esa información, combinada con otros factores, la herramienta fue capaz de predecir el riesgo de desarrollar síndrome respiratorio con una precisión de un 80 por ciento.
Por el contrario marcadores que eran considerados como distintivos del virus, como un patrón en las imágenes tomadas de los pulmones denominado "opacidad del vidrio molido", la fiebre y una respuesta inmune contundente no fueron útiles a la hora de predecir qué pacientes que comenzaron con síntomas leves después desarrollaron patologías pulmonares.
Es fascinante porque muchos de
los datos que la máquina utilizó para ayudar a influenciar las decisiones
fueron diferentes de los que los facultativos usarían habitualmente
Se trata de un algoritmo que
puede asistir a los médicos para que tomen decisiones sobre dónde priorizar los
recursos en sistemas que están al límite por la pandemia, explicó
Megan Coffee, una médico que ejerce como académica en la Escuela de Medicina de
Grossman en Nueva York.
La experta es una de las coautoras del estudio publicado en la revista Computers, Materials & Continua. Esta herramienta desveló varios indicadores sorprendentes que constituyen indicios que predicen qué pacientes van a desarrollar una condición conocida como síndrome respiratorio agudo (ARDS), que es una complicación muy grave derivada del COVID-19 que llena de líquido los pulmones y que es mortal en un 50 por ciento de los casos que desarrollan esta patología.
El equipo utilizó un algoritmo de aprendizaje automático introduciendo los datos de 53 pacientes con coronavirus en dos hospitales en Wenzhou, en China, y descubrió que los cambios en tres marcadores eran los indicios más fiables: los niveles de la enzima hepática alanina aminotransferasa (ALT), los dolores corporales y los niveles de hemoglobina.
Al utilizar esa información, combinada con otros factores, la herramienta fue capaz de predecir el riesgo de desarrollar síndrome respiratorio con una precisión de un 80 por ciento.
Por el contrario marcadores que eran considerados como distintivos del virus, como un patrón en las imágenes tomadas de los pulmones denominado "opacidad del vidrio molido", la fiebre y una respuesta inmune contundente no fueron útiles a la hora de predecir qué pacientes que comenzaron con síntomas leves después desarrollaron patologías pulmonares.
La experta es una de las coautoras del estudio publicado en la revista Computers, Materials & Continua. Esta herramienta desveló varios indicadores sorprendentes que constituyen indicios que predicen qué pacientes van a desarrollar una condición conocida como síndrome respiratorio agudo (ARDS), que es una complicación muy grave derivada del COVID-19 que llena de líquido los pulmones y que es mortal en un 50 por ciento de los casos que desarrollan esta patología.
El equipo utilizó un algoritmo de aprendizaje automático introduciendo los datos de 53 pacientes con coronavirus en dos hospitales en Wenzhou, en China, y descubrió que los cambios en tres marcadores eran los indicios más fiables: los niveles de la enzima hepática alanina aminotransferasa (ALT), los dolores corporales y los niveles de hemoglobina.
Al utilizar esa información, combinada con otros factores, la herramienta fue capaz de predecir el riesgo de desarrollar síndrome respiratorio con una precisión de un 80 por ciento.
Por el contrario marcadores que eran considerados como distintivos del virus, como un patrón en las imágenes tomadas de los pulmones denominado "opacidad del vidrio molido", la fiebre y una respuesta inmune contundente no fueron útiles a la hora de predecir qué pacientes que comenzaron con síntomas leves después desarrollaron patologías pulmonares.
Es fascinante porque muchos de
los datos que la máquina utilizó para ayudar a influenciar las decisiones
fueron diferentes de los que los facultativos usarían habitualmente.
Fuente: ElTiempo
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