Una investigación basada en el uso de la inteligencia artificial por la Universidad de Copenhague reveló que esta tecnología es capaz de predecir con un 90% de precisiónla posibilidad de fallecer como consecuencia del coronavirus.
Los beneficios que aporta este modelo predictivo es que podrían predecir con un alto grado de certeza cuántas personas terminarán en los hospitales y aquellas que necesitarán respiradores, lo que podría aliviar las presiones sobre los sistemas de salud.
Desde el comienzo de la pandemia un grupo de investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague (Dinamarca) comenzaron a desarrollar modelos informáticosque puedan predecir, con los datos de los historiales clínicos de los pacientes, en qué medidas estos se verán afectados por la Covid-19.
“Comenzamos a trabajar en los modelos para asistir a los hospitales, ya que durante la primera ola temían que no tuvieran suficientes respiradores para pacientes de cuidados intensivos. Nuestros nuevos hallazgos también podrían usarse para identificar cuidadosamente quién necesita una vacuna”, explicó Mads Nielsen, del departamento de ciencias de la computación de la U. de Copenhague.
Una víctima de coronavirus en NY. The New York Times
Los modelos desarrollados hasta el momento con datos de pacientes de dos regiones del país revelan una precisión en el pronóstico de fallecimiento de hasta el 90%. Una vez que el paciente ha sido ingresado en un centro hospitalario, el modelo es capaz de pronosticar además con un 80% de fiabilidad si requerirá o no un respirador.
Para hilvanar estos resultados tomaron en cuenta diferentes puntos: el índice de masa corporal (IMC), sexo o la presión arterial elevada se presentan como los factores más importantes a tener en cuenta.
Para procesar estas variables utilizaron un modelo de machine learning que se basa en datos de salud de 3.944 pacientes daneses con Covid-19. Esto entrenó a la computadora para reconocer patrones y correlaciones en las enfermedades anteriores de los pacientes y en sus ataques contra el coronavirus.
Los resultados sugieren que es posible predecir los ingresos hospitalarios y de la unidad de cuidados intensivos (UCI) utilizando solo un número limitado de variables, tales como edad, sexo e índice de masa corporal. A partir de ahí, el modelo podría predecirla mortalidad por Covid-19 con una precisión del 90,2%.
Las enfermedades y factores de la salud que, según el estudio, tienen mayor influencia a la hora de que un paciente requiera un respirador tras infectarse son los siguientes, atendiendo a su orden de prioridad: IMC, edad, hipertensión arterial, sexo masculino, problemas neurológicos, EPOC, asma, diabetes y enfermedades cardíacas.
“Nuestros resultados demuestran, como era de esperar, que el IMC y la edad son los parámetros decisivos de la gravedad a la hora de cursar la Covid-19. Pero la probabilidad de morir o acabar en la UCI con un respirador aumenta si se es hombre, se tiene la presión arterial alta o se padece alguna enfermedad neurológica”, detalla Nielsen.
SL
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