Viernes, 18 de Junio de 2021

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Un sistema de inteligencia artificial anticipa qué pacientes de COVID pueden sufrir complicaciones mortales

Desarrollado por un equipo científicos de la Universidad de Nueva York, este nuevo programa de ordenador, que usa las técnicas de la llamada "Inteligencia Artificial", ha conseguido ya identificar, con cuatro días de antelación, hasta el 80% de los pacientes de Covid que sufrirán complicaciones potencialmente mortales

Este sistema informático es capaz de analizar miles radiografías que muestran el estado de los pulmones de personas.

Este sistema informático es capaz de analizar miles radiografías que muestran el estado de los pulmones de personas. / GETTY IMAGES

Un nuevo sistema de inteligencia artificial anticipa qué pacientes de COVID pueden sufrir complicaciones mortales. Este sistema informático es capaz de analizar miles radiografías que muestran el estado de los pulmones de personas que han sido contagiadas por el SARS COV-2 y ya ha sido probado, con éxito, en más de 700 pacientes, que sufrían casos graves de la COVID- 19.

En concreto, desarrollado por investigadores de la Facultad de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York, este programa utiliza varios cientos de gigabytes de datos extraídos de 5.224 radiografías de tórax tomadas de 2.943 pacientes gravemente enfermos infectados con SARS-CoV-2, el coronavirus que provoca la Covid 19.

Según los responsables de esta investigación, ahora existe la "necesidad urgente" de poder predecir, de forma rápida, qué pacientes con COVID-19 tienen más riesgo de sufrir complicaciones letales para que, de este modo, los recursos de tratamiento puedan aplicarse con mayor rapidez y combinarse mejor en este grupo de enfermos que son más vulnerables.

De hecho, por razones que aún no se comprenden completamente, la salud de algunos pacientes con COVID-19 empeora repentinamente, requiriendo cuidados intensivos y aumentando sus posibilidades de morir.

Nuevo ensayo

En su intento por abordar esta necesidad, este equipo de la Universidad de Nueva York introdujo en el sistema de Inteligencia Artificial no solo información de miles de radiografías, sino también datos personales de los pacientes (como el peso o la temperatura personal) y los resultados de sus pruebas de laboratorio.

Después, los investigadores probaron el valor predictivo de esta nueva herramienta informática en 770 radiografías de tórax de 718 pacientes ingresados por COVID-19 en la sala de emergencias de varios hospitales desde el pasado 3 de marzo al 28 de junio del año 2020.

Y este fue el prometedor resultado: este nuevo programa informático predijo con precisión hasta cuatro de cada cinco pacientes infectados que, más tarde, requirieron cuidados intensivos, ventilación mecánica y, al final, fallecieron dentro de los cuatro días posteriores al ingreso hospitalario.

"Los médicos y radiólogos de la sala de emergencias necesitan herramientas efectivas como nuestro programa para identificar rápidamente a los pacientes con COVID-19 cuya condición es más probable que se deteriore rápidamente para que los proveedores de atención médica puedan monitorearlos más de cerca e intervenir antes", ha explicado la investigadora líder de este estudio, Farah Shamout, profesora de ingeniería informática en el campus de la Universidad de Nueva York en Abu Dhabi.

Mejoras

"Creemos que nuestra prueba de clasificación COVID-19 representa la aplicación más grande de inteligencia artificial en radiología para abordar algunas de las necesidades más urgentes de pacientes y cuidadores durante la pandemia", ha añadido Yiqiu Shen, otro de los científicos que ha trabajado en este proyecto.

Además, otra de las grandes ventajas de los programas de inteligencia artificial, como éste, es que su precisión se puede actualizar y mejorar con la introducción de más datos médicos, como los resultados de pruebas clínicas adicionales.

Tras este primer éxito, este equipo de científicos está trabajando ya para introducir su uso en los hospitales de todo el mundo para que pueda ser utilizado "pronto" por médicos de emergencia y radiólogos.

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