En Estados Unidos el inicio del invierno ha significado un aumento de las infecciones por Covid-19. Las tasas diarias de nuevas infecciones han aumentado significativamente desde marzo, y el país recientemente superó los 17 millones de casos confirmados de coronavirus, un hito sombrío que solo ejercerá más presión sobre un sistema de salud ya agobiado.
Para adelantarse a los malos resultados de Covid-19 y, a su vez, asignar eficazmente los recursos necesarios, los investigadores están recurriendo a la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático.
En un estudio publicado en Radiology: Artificial Intelligence, un equipo de Mount Sinai describió una herramienta de inteligencia artificial que puede predecir rápidamente los resultados de los pacientes con Covid-19 en la sala de emergencias.
Usando EHR de pacientes entre 21 y 50 años, combinados con sus pruebas de laboratorio y radiografías de tórax, los investigadores entrenaron al algoritmo para determinar quién está en mayor riesgo de intubación o muerte dentro de los 30 días posteriores a su llegada al hospital.
Debido a que muchos pacientes con Covid-19 muestran síntomas inespecíficos cuando llegan a la sala de emergencias, como tos, fiebre y problemas respiratorios, los médicos no pueden identificar fácilmente a los pacientes que se deteriorarán rápidamente. El algoritmo puede calcular la probabilidad de que los pacientes necesiten intubación antes de que empeoren, lo que ayuda a los proveedores a tomar decisiones de atención más informadas.
Los investigadores encontraron que el modelo podía predecir la intubación y la muerte dentro de los 30 días posteriores a la llegada al hospital con una sensibilidad del 82 por ciento.
Con este nuevo algoritmo, los proveedores pueden predecir los resultados de los pacientes con Covid-19 mientras están en la sala de emergencias, incluso en aquellos con síntomas leves. La herramienta solo usa datos del encuentro inicial con el paciente en el departamento de emergencias.
