Una inteligencia artificial puede predecir con un 90% de precisión los casos de pacientes que sucumbirán al COVID-19

El 5 de febrero, los científicos de la Universidad de Copenhague dieron a conocer una herramienta de inteligencia artificial que puede predecir los casos de personas que sucumbirán al COVID-19, con hasta un 90% de precisión. Los investigadores realizaron el experimento con datos de salud de 5.594 pacientes europeos. 

La herramienta ha determinado si una persona no infectada que contraiga el virus morirá a causa de la enfermedad con hasta un 90% de certeza. También predijo si una persona ingresada en el hospital con COVID-19 necesitaba un ventilador, con una precisión del 80%.

El profesor Mads Nielsen, de la Universidad de Copenhague, dijo que la herramienta podría ayudar a identificar quién debe vacunarse primero y la cantidad de ventiladores necesarios para un hospital. 

“Estamos apuntando a una meta que debería permitirnos predecir la necesidad de respiradores con cinco días de anticipación al darle acceso a la computadora a los datos de salud de todas las personas positivas para COVID en la región. La computadora nunca podrá reemplazar la evaluación de un médico, pero puede ayudar a los médicos y hospitales a identificar a muchos pacientes infectados con COVID-19 y establecer prioridades ”, dijo.

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Durante la etapa de análisis del proyecto de inteligencia artificial de la Universidad de Copenhague, todas las pruebas de detección se llevaron a cabo en hospitales regionales, y se examinó a los pacientes para detectar la presencia de síntomas. 

Para los casos con al menos una prueba positiva, los investigadores extrajeron datos del sistema birregional EHR (registro electrónico de salud), incluidos datos demográficos, comorbilidades y medicamentos recetados.

Para poder realizar la validación externa de los modelos de aprendizaje automático, los investigadores extrajeron datos del grupo COVID-19 del biobanco del Reino Unido. El Biobanco del Reino Unido contiene información detallada sobre el cuidado de la salud de 500.000 ciudadanos del Reino Unido, de los cuales 1.650 han dado positivo por COVID-19. 

Covid-Inteligencia-Artificial
Imagen ilustrativa de Pixabay

Este grupo fue puesto a disposición recientemente para fines de investigación por el Consorcio de Biobancos del Reino Unido y contiene datos de las pruebas de diagnóstico de COVID-19.

Los investigadores explican la elección del conjunto de datos del Biobanco del Reino Unido como grupo de validación por la necesidad de validar el modelo en un conjunto de datos internacionales de un sistema de salud comparable.

Modelos de predicción de la inteligencia artificial

Los modelos de aprendizaje automático se entrenaron y validaron en el conjunto de datos danés. Un subconjunto de modelos que comparten campos de datos idénticos entre los grupos de Dinamarca y Reino Unido se validaron externamente en el conjunto de datos del Biobanco del Reino Unido. 

Los investigadores de la Universidad de Copenhague construyeron modelos de predicción de ML al incluir datos disponibles para los pacientes, incluidos puntos de tiempo o puntos de tiempo. Para facilitar su trabajo, los investigadores utilizaron bosques aleatorios implementados en la biblioteca de aprendizaje automático de código abierto scikit-learn. Dado que cada árbol individual se entrenó en una muestra,

Todos los modelos se evaluaron en el conjunto danés mediante una validación cruzada de cinco puntos. Los pliegues se colocaron en capas para garantizar que las divisiones fueran representativas de todo el grupo. Como criterio de selección, los científicos calcularon el área de las características operativas del receptor bajo la curva ROC-AUC (Receiver Operating Characteristic) en las muestras OOB. 

En total, 3.944 personas tuvieron al menos una prueba positiva para el SARS-CoV-2 en las dos regiones danesas y fueron incluidas en el estudio. Además, están los 1650 pacientes del biobanco británico utilizados para la validación externa del modelo. La siguiente figura ilustra la identificación y selección de pacientes como

Diagrama de flujo de selección e identificación de pacientes para el grupo danés

Diagrama de flujo de selección e identificación de pacientes para la cohorte danesa. 
Unidad de cuidados intensivos (UCI) 

Entre estos casos daneses, 1359 o el 34,5% requirieron hospitalización y 181 o el 4,6% de cuidados intensivos. Un total de 324 pacientes, o el 8,2%, fallecieron. Según los científicos, el índice de masa corporal y la edad fueron los indicadores más decisivos. Pero el estudio también encontró que los hombres y las personas con presión arterial alta o una enfermedad neurológica tenían un alto riesgo. 

A esto le siguen la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), el asma, la diabetes y las enfermedades cardíacas. “Para aquellos que se ven afectados por uno o más de estos parámetros, hemos descubierto que puede ser prudente colocarlos en la parte superior de la lista de casos que deben vacunarse, a fin de evitar cualquier riesgo de que se infecten y terminen terminan en un ventilador “,

Fuente: Informe del estudio

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