Ciudad de México; 01 de octubre de 2021.-
Investigadores de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) y del Centro Médico ABC desarrollaron una herramienta de cómputo que ayudará a los profesionales médicos a identificar aquellos pacientes prioritarios para atención médica debido al Covid-19, y así evitar un colapso en el sistema hospitalario.
Alfred Barry U’Ren Cortés y Roberto de J. León-Montiel, del Instituto de Ciencias Nucleares (ICN) de la UNAM, y Mario Alan Quiroz Juárez, de la UAM, colaboran en este trabajo con Armando Torres Gómez e Irma Hoyo Ulloa, del Centro Médico ABC. Los resultados fueron publicados recientemente en la revista ‘PLOS One’. Se trata de un algoritmo inteligente que ha mostrado hasta 93.5 por ciento de eficiencia.
Para el estudio, financiado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, los investigadores usaron la información en línea disponible en los Anuarios Estadísticos de Morbilidad, publicados por la Dirección General de Epidemiología de la Secretaría de Salud.
Para el trabajo, los investigadores incorporaron al algoritmo información de la historia médica, incluyendo si el paciente padece diabetes, enfermedad pulmonar obstructiva crónica o COPD, utiliza inmunosupresores, hipertensión, falla renal crónica, problemas cardiovasculares, obesidad y otros padecimientos crónicos. También se consideraron datos demográficos como el género, estado de nacimiento, lugar de residencia y edad.
A eso se suma la información médica relacionada con el episodio de Covid-19, la designación Unidades de Salud Motoras de Enfermedad Respiratoria (USMER) de algunos sectores médicos, si es atendido en el Instituto Mexicano del Seguro Social, Cruz Roja, etcétera, la entidad federativa donde recibe el tratamiento, los días que pasaron desde que reportó síntomas hasta que inició el tratamiento, si cuenta con una prueba PCR o de antígenos y de ahí se desencadena si presenta neumonía, si requiere intubación o está en una unidad de tratamientos intensivos, puntualizaron los investigadores.
Al final, los expertos, se quedaron con 21 características que son las que tienen mayor poder predictivo, y ayudan a clasificar a los pacientes en dos categorías: los que tienen mayor posibilidad de vivir y los que tienen más probabilidad de fallecer, y se entrena una red neuronal diferente para cada una de las cuatro etapas clínicas.
La primera en la que el paciente con síntomas acude a una unidad médica; la segunda, cuando ya se tienen resultados de una prueba PCR o antígenos de la Covid-19 y/o se ha presentado neumonía por Covid-19, la tercera implica la hospitalización del paciente y en la cuarta se ha procedido a intubar o se ha trasladado a una unidad de cuidados intensivos, destacó U’Ren Cortés.
Este tipo de algoritmos forman parte de lo que se conoce como machine learning, rama de la inteligencia artificial que dota a las máquinas con la capacidad de aprender para hacer predicciones. Típicamente, estos algoritmos aprenden de la información pasada disponible y, claro, dependiendo de la cantidad de datos que se tengan se alcanza una mayor o menor certeza.
Los investigadores prevén la utilización del algoritmo en dispositivos móviles en un hospital, pero ya incorporando datos en tiempo real, por lo que esperan próximamente poder probar su uso por los médicos que atienden los miles de personas que padecen este flagelo hasta el momento.
Con información de (AMX Noticias)