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Llamado "SARS-CoV-2", el nuevo virus causa la enfermedad llamada "enfermedad por coronavirus 2019" o "COVID-19". Hasta el 30 de marzo, el virus había infectado a 784.715 pacientes en todo el mundo. La enfermedad ha causado más de 34,830 muertes hasta la fecha, con mayor frecuencia entre pacientes mayores con afecciones de salud subyacentes. El Departamento de Salud del Estado de Nueva York ha reportado más de 67.325 casos hasta la fecha en el estado de Nueva York.
Publicado en línea el 30 de marzo en la revista Computers, Materials & Continua, el estudio también reveló los mejores indicadores de severidad futura y descubrió que no eran los esperados.
"Si bien queda trabajo para validar aún más nuestro modelo, es prometedor como otra herramienta para predecir a los pacientes más vulnerables al virus, pero solo en apoyo de la experiencia clínica de los médicos que tanto se ha ganado en el tratamiento de infecciones virales", dice la autora del estudio Megan Coffee. , MD, PhD, profesor asistente clínico en la División de Enfermedades Infecciosas e Inmunología del Departamento de Medicina de la Facultad de Medicina Grossman de la NYU.
"Nuestro objetivo era diseñar y desplegar una herramienta de apoyo a la toma de decisiones utilizando capacidades de la IA, principalmente análisis predictivos, para marcar la futura gravedad clínica del coronavirus", dice el coautor Anasse Bari, PhD, profesor asistente clínico en Ciencias de la Computación en el Instituto Courant. "Esperamos que la herramienta, cuando esté completamente desarrollada, sea útil para los médicos, ya que evalúan qué pacientes con enfermedades moderadas realmente necesitan camas y quién puede irse a casa con seguridad, con los recursos hospitalarios agotados".
Predictores de sorpresa
Para el estudio, se recogieron hallazgos demográficos, de laboratorio y radiológicos de 53 pacientes y cada uno dio positivo en enero de 2020 para el virus SARS-CoV2 en los dos hospitales chinos. Los síntomas fueron típicamente leves para comenzar, incluyendo tos, fiebre y malestar estomacal. Sin embargo, en una minoría de pacientes, se desarrollaron síntomas graves en una semana, incluida la neumonía.
El objetivo del nuevo estudio fue determinar si las técnicas de IA podrían ayudar a predecir con precisión qué pacientes con el virus desarrollarían el Síndrome de dificultad respiratoria aguda o SDRA, la acumulación de líquido en los pulmones que puede ser mortal en los ancianos.
Para el nuevo estudio, los investigadores diseñaron modelos informáticos que toman decisiones basadas en los datos que se les suministran, y los programas se vuelven "más inteligentes" a medida que más datos consideran. Específicamente, el estudio actual utilizó árboles de decisión que rastrean una serie de decisiones entre opciones, y que modelan las posibles consecuencias de las elecciones en cada paso de una vía.
Los investigadores se sorprendieron al encontrar que las características consideradas como características del COVID-19, como ciertos patrones vistos en imágenes pulmonares (p. Ej., Opacidades en vidrio esmerilado), fiebre y fuertes respuestas inmunes, no fueron útiles para predecir cuál de los muchos pacientes con , síntomas leves irían a desarrollar enfermedad pulmonar severa. Tampoco fueron útiles la edad y el género para predecir enfermedades graves, aunque estudios anteriores habían encontrado que los hombres mayores de 60 años tenían un mayor riesgo.
En cambio, la nueva herramienta de IA descubrió que los cambios en tres características: los niveles de la enzima hepática alanina aminotransferasa (ALT), la mialgia informada y los niveles de hemoglobina, fueron más precisos para predecir la enfermedad grave posterior. Junto con otros factores, el equipo informó que puede predecir el riesgo de SDRA con una precisión de hasta el 80 por ciento.
Los niveles de ALT, que aumentan dramáticamente a medida que enfermedades como la hepatitis dañan el hígado, fueron solo un poco más altos en pacientes con COVID-19, dicen los investigadores, pero aún ocupaban un lugar destacado en la predicción de la gravedad. Además, los dolores musculares profundos (mialgia) también fueron más comunes y, según investigaciones anteriores, se han relacionado con una mayor inflamación general en el cuerpo.
Por último, los niveles más altos de hemoglobina, la proteína que contiene hierro que permite que las células sanguíneas transporten oxígeno a los tejidos corporales, también se relacionaron con dificultades respiratorias posteriores. ¿Podría esto explicarse por otros factores, como el tabaquismo no reportado del tabaco, que durante mucho tiempo se ha relacionado con el aumento de los niveles de hemoglobina? De los 33 pacientes en el Hospital Central de Wenzhou entrevistados sobre el hábito de fumar, los dos que informaron haber fumado, también informaron que habían dejado de fumar.
Las limitaciones del estudio, dicen los autores, incluyeron un conjunto de datos relativamente pequeño y la gravedad clínica limitada de la enfermedad en la población estudiada. Esto último puede deberse en parte a una escasez aún inexplicada de pacientes ancianos ingresados en los hospitales durante el período de estudio. La edad promedio de los pacientes fue de 43 años.
"Prestaré más atención en mi práctica clínica a nuestros puntos de datos, observando a los pacientes más de cerca si, por ejemplo, se quejan de mialgia severa", agrega Coffee. "Es emocionante poder compartir datos con el campo en tiempo real cuando puede ser útil. En todas las epidemias pasadas, los periódicos solo se publicaron después de que las infecciones habían disminuido".
Fuente de la noticia: NYU Langone Health / NYU School of Medicine. "Experimental AI tool predicts which COVID-19 patients develop respiratory disease." ScienceDaily. ScienceDaily, 30 March 2020.
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