¿Es posible predecir el riesgo de muerte por Covid-19? Un modelo de Inteligencia Artificial lo calcula con un 90% de precisión

Desde la primera ola de esta pandemia por Covid-19 investigadores del Departamento de la Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague, Dinamarca, 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 el Sars-Cov-19.

Los resultados de este trabajo, parte de un estudio recientemente publicado en la revista científica Scientific Reports, demuestran que, basado en los datos de pacientes de la Región Capital de Dinamarca y la Región de Zelanda, gracias a Inteligencia Artificial (IA) se puede realizar una evaluación 90% precisa de si una persona morirá de Covid-19 o no.

Asimismo, una vez el paciente es ingresado en el hospital, con un 80% de precisión predecir si la persona necesitará un ventilador.

“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”, explicó en un comunicado el experto en modelado matématico Mads Nielsen académico del Departamento de Ciencias de la Computación de la U. de Copenhague.

Los resultados indican que al centrarse en un número limitado de variables demográficas, incluida la edad, el sexo, enfermedades cardiacas y neurológicas, el asma y el IMC, es posible predecir el riesgo de ingreso en el hospital y en la UCI, el uso de ventilación mecánica y la muerte tan pronto como en el momento del diagnóstico. Otros factores de comorbilidad como la hipertensión y la diabetes, también impulsan un resultado adverso.

Los investigadores utilizaron 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 el coronavirus.

“Nuestros resultados demuestran, como era de esperar, que la edad y el IMC 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”, explicó Nielsen.

Las enfermedades y factores de salud que, según el estudio, tienen mayor influencia en que un paciente termine en respirador luego de infectarse con Sars-Cov-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 fila de vacunas, para evitar cualquier riesgo de que se inflexionen y eventualmente terminen en un respirador”, dijo el profesor.

Actualmente los investigadores trabajan con la Región Capital de Dinamarca para aprovechar este nuevo lote de resultados en la práctica. Esperan que la IA pronto pueda ayudar a los hospitales del país al predecir continuamente la necesidad de respiradores artificiales.

“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”, dijo Nielsen.

“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” agregó.

En tanto, 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.