¿Es posible predecir qué pacientes con COVID-19 se agravarán más?

¿Es posible predecir qué pacientes con COVID-19 se agravarán más?

Diseñaron una herramienta experimental de IA para predecir qué pacientes con COVID-19 se enfermarán más.

Algunas personas enfermas de COVID-19 lo padecen de manera leve, mientras que otras se encuentran luchando por sus vidas.

Los médicos trabajan con recursos limitados contra una enfermedad que es muy difícil de predecir. Saber qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar casos graves podría ayudar a guiar a los médicos durante esta pandemia.

Dos investigadores de la Universidad de Nueva York que estudian análisis predictivos y enfermedades infecciosas se pusieron manos a la obra. A principios de enero, se dieron cuenta de que era muy posible que el nuevo coronavirus en China llegara a Nueva York y desarrollaron una herramienta para ayudar a los médicos a lidiar con el aumento de enfermos de COVID. Pensaron que el análisis predictivo, una forma de inteligencia artificial, sería una buena tecnología para este trabajo.

En un sentido general, este tipo de IA analiza los datos existentes para encontrar patrones y luego usa esos patrones para hacer predicciones sobre el futuro. Utilizando datos de 53 casos de COVID-19 en enero y febrero, desarrollaron un grupo de algoritmos para determinar qué pacientes con enfermedades leves probablemente se enfermarían gravemente.

Esta herramienta experimental ayudó a predecir qué personas se enfermarían más. Al hacerlo, también encontró algunos signos clínicos tempranos inesperados que predicen casos severos de COVID-19.

Los algoritmos que diseñaron fueron entrenados en un pequeño conjunto de datos y en ese punto eran solo una herramienta de prueba de concepto, pero con más datos creen que las versiones posteriores podrían ser extremadamente útiles para los profesionales médicos.



¿Cómo hicieron el trabajo?

Para construir esta herramienta, primero necesitaron datos. Se asociaron con un especialista en enfermedades infecciosas, Xiangao Jiang, en Wenzhou, Zhejiang, China. Cuando comenzaron a trabajar en eso a principios de enero, Wenzhou tuvo el brote más grande fuera de Hubei, del cual Wuhan es la capital. Entre enero y febrero, el equipo del Dr. Jiang recopiló y compartió con los investigadores información de 53 pacientes con COVID-19 en dos hospitales. Obtuvieron datos sobre síntomas como fiebre, tos y diarrea, valores de laboratorio como conteos de células sanguíneas, función renal, marcadores inflamatorios y signos vitales y también radiografías.

Antes de que pudieran comenzar a construir los algoritmos, tenían que esperar hasta que todos los pacientes se recuperaran o murieran para conocer el resultado final de sus casos. Afortunadamente, el brote de Wenzhou no fue malo y para mediados de febrero todos los pacientes, incluso aquellos con casos graves, se habían recuperado.

A partir de estos datos, desarrollaron un conjunto de algoritmos que utilizan análisis predictivos para identificar los primeros síntomas en el cuerpo de una persona con COVID-19. Luego, los algoritmos buscan patrones y descubren cuáles de esos síntomas se correlacionan con casos graves de COVID-19.

¿Qué encontraron?

Para las 53 personas en su estudio, los algoritmos predijeron con una precisión del 70-80% de las personas que se enfermaron extremadamente. Eso está bastante cerca de otros usos de la IA en medicina. Ahora están realizando nuevas validaciones con grandes conjuntos de datos.

Esta capacidad de predecir qué pacientes van a verse más afectados podría ser muy útil para los médicos, pero los síntomas que la IA identificó para hacer estas predicciones también podrían proporcionar información valiosa a los investigadores.

Sus modelos predictivos encontraron que niveles ligeramente altos de enzimas hepáticas llamadas ALT, niveles elevados de hemoglobina, es decir, glóbulos rojos, y dolores corporales fueron los predictores más fuertes de COVID-19 grave que se aproxima. En un entorno normal, los médicos no estarían preocupados por las elevaciones leves de ALT y hemoglobina, pero parece que estos son signos importantes durante una infección por coronavirus.

Desde que salió su estudio, otros investigadores médicos corroboraron lo que sugerían sus algoritmos. En un estudio, los investigadores encontraron que los niveles de enzimas hepáticas ligeramente altos pueden correlacionarse con los resultados empeorados de COVID-19.

Además, se sabe que los niveles más altos de hemoglobina aumentan el riesgo de coágulos sanguíneos y los coágulos sanguíneos están demostrando ser una causa de muerte significativa y misteriosa para los pacientes con coronavirus.

¿Por qué es importante este hallazgo?

COVID-19 es una nueva enfermedad, una enfermedad que los médicos no han visto antes y los signos de un caso grave inminente son difíciles de detectar. La IA, que puede reconocer muchos patrones evasivos simultáneamente, es la herramienta perfecta para ayudar a los médicos a identificar a los pacientes de alto riesgo temprano. Esto les da tiempo para prepararse mejor para estos casos y podría salvar vidas.

Además, los síntomas que los algoritmos de IA encontraron importantes sugirieron que el SARS-CoV-2 estaba afectando muchas más partes del cuerpo que solo los pulmones. Esta capacidad de detectar qué síntomas son importantes podría ayudar a los médicos a medida que buscan las muchas formas en que el virus ataca al cuerpo.

¿Qué sigue?

Es importante reconocer las limitaciones de la IA. Antes de que una herramienta como esta se ponga en uso, los investigadores necesitan darle a su sistema muchos más datos para aprender. Dado que la IA solo se entrenó en un pequeño número de pacientes en un entorno, su precisión se limita a ese entorno. Por ahora, están en el proceso de obtener más datos de otras fuentes y usarán estos datos para hacer que los algoritmos sean más precisos y ampliamente aplicables.

Si bien la IA que diseñaron es solo una primera prueba, los resultados son extremadamente alentadores. Creen que la IA tiene un papel que desempeñar en la lucha contra esta pandemia y esperan poner pronto a funcionar su sistema para ayudar a los médicos en primera línea.