¿Puede la IA identificar a los pacientes con COVID crónico?

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COVID a largo plazo se refiere a una condición en la que las personas experimentan efectos a largo plazo de su infección con el virus SARS CoV-2, que es responsable de la pandemia de COVID-19 (enfermedad por coronavirus 2019), según los Centros para el Control de Enfermedades de EE. UU. y Prevención). ). Un nuevo estudio publicado en La salud digital de Lancet aplica el aprendizaje automático con inteligencia artificial (IA) para identificar pacientes con COVID-19 a largo plazo utilizando registros de salud electrónicos de alta precisión.

"Los pacientes identificados por nuestros modelos que potencialmente tienen COVID a largo plazo pueden interpretarse como que requieren atención en una clínica especializada para COVID a largo plazo, que es un sustituto importante para el diagnóstico a largo plazo de COVID a medida que su definición continúa evolucionando", dijeron. concluyeron los investigadores. "También estamos logrando el objetivo urgente de identificar posibles COVID a largo plazo en pacientes para ensayos clínicos".

Hay más de 510 millones de casos confirmados de COVID-19 en todo el mundo y más de 6,2 millones de muertes, según estadísticas de la Universidad Johns Hopkins en abril de 2022. Los pacientes con COVID a largo plazo tienen síntomas persistentes o nuevos más de cuatro semanas después de la infección por SARS. CoV-2.

Según los CDC, no existen pruebas para la COVID a largo plazo, lo que representa un desafío para los profesionales de la salud para identificar la afección crónica. Los síntomas prolongados de COVID pueden variar ampliamente y afectar muchos sistemas de órganos como el cerebro, los pulmones, el tracto digestivo y los riñones. Ejemplos de síntomas prolongados de COVID incluyen fatiga, cansancio, fiebre, malestar general, tos, dolor de pecho, dificultad para respirar, dolor de articulaciones o músculos, sarpullido, cambios menstruales, diarrea, dolor de estómago, dificultad para respirar, palpitaciones, confusión mental, dolor de cabeza, problemas para dormir, mareos, molestias, cambios en el olfato o el gusto, depresión y ansiedad.

Los investigadores crearon su modelo de IA utilizando la biblioteca XGBoost (Extreme Gradient Boosting) de Python, que consiste en un algoritmo de árbol de decisiones. XGBoost es una máquina de uso común, computacionalmente rápida y compatible con la amplificación de gradientes, la amplificación de gradientes estocásticos y el ajuste de amplificación de gradientes. Sus modelos de algoritmos utilizan 924 funciones.

El estudio utiliza datos del repositorio N3C, patrocinado por la base de datos de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) patrocinada por el Centro Nacional para el Avance de la Ciencia Traslacional (NCATS) con registros de salud electrónicos de más de 8 millones de pacientes que dieron positivo por SARS. CoV-2 en 65 sitios en los EE. UU. Los investigadores crearon un subconjunto de pacientes de tres sitios N3C que visitaron una clínica de COVID durante mucho tiempo.

"Nuestros modelos han identificado con alta precisión a los pacientes que potencialmente tienen una COVID prolongada, alcanzando áreas por debajo de la curva del operador del receptor de 0,92 (todos los pacientes), 0,90 (hospitalizados) y 0,85 (no hospitalizados)", escribieron los autores del estudio. .

El estudio está financiado por los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. y el Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales a través de la iniciativa RECOVER e incluye científicos del consorcio N3C, la Universidad Johns Hopkins, Palantir Technologies, el Campus Médico Anschutz de la Universidad de Colorado, Stony Brook Cancer Center, Northeastern University, la Rama Médica de la Universidad de Texas en Galveston, la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill y la Facultad de Medicina de UNC-Chapel Hill.

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