IA se anticipa al 96% de casos de COVID-19 que necesitarán entrar a una UCI

Ciencia LR

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29 Nov 2020 | 19:04 h
Dos radiografías de pulmón de un paciente enfermo. A la derecha, en rojo, se marca el daño orgánico. Foto referencial: Universidad de California-San Diego / Albert Hsiao
Dos radiografías de pulmón de un paciente enfermo. A la derecha, en rojo, se marca el daño orgánico. Foto referencial: Universidad de California-San Diego / Albert Hsiao

Los científicos analizaron datos recopilados de tres hospitales en Estados Unidos, Irán e Italia. El diagnóstico temprano de complicaciones por la COVID-19 puede salvar vidas.

Frente a la capacidad limitada de los hospitales para recibir a personas en las unidades de cuidados intensivos (UCI), debido a los estragos de la COVID-19, los médicos recomiendan que prevenir tal dificultad resulta mejor que enfrentarla. Afortunadamente, ese panorama propuesto significaría una ayuda eficaz en pacientes graves.

Un equipo internacional de 16 investigadores ha utilizado un algoritmo de aprendizaje automático para detectar, mediante escáneres de tórax, una neumonía asociada a la COVID-19, con el 96% de efectividad. De esta forma, se puede intervenir a los infectados y salvarles la vida.

“Si bien el análisis de imágenes de la tomografía computarizada (TC) de tórax para el diagnóstico de COVID-19 se ha estudiado intensamente, se ha realizado poco trabajo para la predicción de resultados del paciente basada en imágenes”, explican los científicos.

El artículo en formato de preimpresión —a la espera de ser revisado por pares— se encuentra en la plataforma digital de Medical Image Analysis.

En suma total, los involucrados en el estudio juntaron datos de 295 pacientes de tres hospitales en Estados Unidos, Irán e Italia. Pingkun Yan, del Instituto Politécnico Rensselaer, por su parte, apuesta por la inteligencia artificial, ya que permite analizar una amplia cantidad de información que escapa a las observaciones humanas.

Según el artículo, la clave radica en reducir la tasa de mortalidad de la neumonía COVID-19, sobre todo con un diagnóstico temprano que anticipe el progreso de la enfermedad. Este nuevo método daría un paso más respecto a la tomografía de tórax computarizada, conocida por tener más validez que las pruebas de laboratorio, de acuerdo con especialistas del Hospital Tongji en Wuhan (China).

Otra indagación del Hospital Universitario de Guadalajara (México) expuso que variables clínicas como la edad, fiebre y traquipnea (respiración muy rápida y latidos lentos de corazón) tienen una inmensa probabilidad de predecir el ingreso a una UCI. Sin embargo, el novedoso algoritmo de inteligencia artificial cuantifica el entorno pulmonar.

Yan menciona que el impacto de la investigación no apoyaría solo a pacientes con el nuevo coronavirus, sino a otras personas que padecen enfermedades pulmonares.

“En lugar de solo la información de tamaño y volumen de las anomalías pulmonares y las características a través de la segmentación de imágenes basada en el aprendizaje profundo, aquí combinamos la radiómica —datos de radiografías médicas— de las opacidades pulmonares y las características que no son de imágenes”, señalan los firmantes del documento científico.

“Que sepamos, este es el primer estudio que utiliza información holística de un paciente”, añaden.