IMC, edad e hipertensión, claves para predecir la gravedad en casos covid

Redacción. La inteligencia artificial puede predecir quién tiene más probabilidades de morir por coronavirus. Éste es el resultado de un estudio recientemente publicado por investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague. Desde la primera ola de la pandemia de COVID, los investigadores han estado trabajando para desarrollar modelos informáticos que puedan predecir, basándose en el historial de enfermedades y los datos de salud, en qué medida las personas se verán afectadas por COVID-19.

Basado en datos de pacientes de la Región Capital de Dinamarca y la Región de Zelanda, los resultados del estudio demuestran que la inteligencia artificial puede, con hasta un 90 por ciento de fiabilidad, determinar si una persona que aún no está infectada morirá de COVID-19 o no en caso de que tenga la mala suerte de infectarse. Una vez ingresado en el hospital con COVID-19, la computadora puede predecir con un 80 por ciento de precisión si la persona necesitará un respirador.

“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», explica el profesor Mads Nielsen del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague.

Los hombres mayores con presión arterial alta tienen mayor riesgo

Los investigadores alimentaron un programa de computadora con 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 COVID-19.

“Nuestros resultados demuestran, como era de esperar, que la edad y el IMC (índice de masa corporal) son los parámetros más decisivos de la gravedad de la afectación de una persona por el COVID-19. Pero la probabilidad de morir o terminar con un respirador también aumenta si eres hombre, tienes presión arterial alta o una enfermedad neurológica”, explica Mads Nielsen.

Las enfermedades y factores de salud que, según el estudio, tienen mayor influencia en si un paciente termina en un respirador después de infectarse con COVID-19 son en orden de prioridad: IMC, edad, hipertensión arterial, ser hombre, enfermedades neurológicas, EPOC, asma, diabetes y enfermedades cardíacas.

“Para aquellos afectados por uno o más de estos parámetros, hemos descubierto que puede tener sentido moverlos hacia arriba en la cola de vacunas, para evitar cualquier riesgo de que se inflexionen y eventualmente terminen en un respirador”, dice Nielsen.

Es imprescindible predecir las necesidades respiratorias

Los investigadores están trabajando actualmente con la Región Capital de Dinamarca para aprovechar este nuevo lote de resultados en la práctica. Esperan que la inteligencia artificial pronto pueda ayudar a los hospitales del país al predecir continuamente la necesidad de respiradores.

“Estamos trabajando para lograr el objetivo de poder predecir la necesidad de respiradores con cinco días de anticipación al brindar acceso a la computadora a los datos de salud de todos los positivos de COVID en la región”, dice Mads Nielsen, y agrega:

«La computadora nunca podrá reemplazar la evaluación de un médico, pero puede ayudar a los médicos y hospitales a ver a muchos pacientes infectados con COVID-19 a la vez y establecer prioridades continuas».

Sin embargo, aún está pendiente el trabajo técnico para que los datos de salud de la región estén disponibles para la computadora y luego para calcular el riesgo para los pacientes infectados. La investigación se llevó a cabo en colaboración con Rigshospitalet y Bispebjerg and Frederiksberg Hospital.