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Esta IA puede predecir si alguien morirá por COVID-19 con un 90% de precisión

Ilustración para el artículo titulado
Imagen: Los Angeles County Department of Medical Examiner-Coroner (AP)

Si pudiéramos predecir con precisión lo grave que podría estar un paciente afectado por COVID-19, quizás se podría combatir y eliminar dicho riesgo con anterioridad. Bajo esa idea se ha estado investigando desde el comienzo de la pandemia, y ahora una IA podría ser la solución.

Se trata de una nueva investigación de la Universidad de Copenhague que ha demostrado que la inteligencia artificial puede ayudar a predecir con un 90 por ciento de precisión si alguien morirá de COVID-19 antes o después de infectarse mediante la evaluación de algunos de los factores de riesgo que aumentan las probabilidades de muerte.

Publicado en Nature, los hallazgos podrían ayudar a predecir cuántas personas pueden terminar en los hospitales y cuántas podrían necesitar respiradores, algo que podría ayudar a aliviar las presiones sobre los sistemas de salud. Según el profesor Mads Nielsen del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague:

Comenzamos a trabajar en los modelos para ayudar 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.

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Para ello, el equipo de investigadores del estudio desarrolló un modelo de machine learning que se basa en datos de salud de 3.944 pacientes daneses con COVID-19. El modelo tomó en cuenta varios factores de riesgo y luego la IA usó los datos para identificar patrones y correlaciones con enfermedades previas y el ataque de los pacientes con COVID-19, el cuál luego fue extrapolado.

Los resultado sugieren que es posible predecir los ingresos hospitalarios y de la unidad de cuidados intensivos (UCI) utilizando solo un número limitado de variables, tales como edad, sexo e índice de masa corporal. A partir de ahí, el modelo podría predecir la mortalidad por COVID-19 con una precisión del 90,2 por ciento. Para Nielsen:

Nuestros resultados demuestran, como era de esperar, que la edad y el IMC son los parámetros más decisivos sobre la gravedad de la afectación de una persona por COVID-19. Pero la probabilidad de morir o terminar con un respirador también aumenta si es hombre, tiene presión arterial alta o una enfermedad neurológica. Para aquellos afectados por uno o más de estos parámetros, hemos descubierto que puede tener sentido moverlos hacia arriba en la lista de vacunas, para evitar cualquier riesgo de que se infecten y eventualmente terminen con un respirador.

Los investigadores finalizan su trabajo explicando que el estudio tiene sus limitaciones, por ejemplo, el número limitado de pacientes analizados, pero aún así, el modelo podría usarse para ayudar e identificar a los pacientes que están en mayor riesgo y puede servir como herramienta potencial en entornos clínicos en el futuro. [Nature vía IFLScience]

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