El coronavirus afecta a las personas de diferentes formas: algunas presentan síntomas leves y otras, graves.
En este estudio de la NYU, los algoritmos predijeron con una precisión del 70-80% a las personas que enfermaron gravemente.
La COVID-19 no produce infecciones idénticas en todos los casos. Algunas personas presentan cuadros extremadamente leves, mientras que otras se encuentran luchando por su vida.
Los clínicos trabajan con recursos limitados frente a una enfermedad muy difícil de predecir. Saber qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar cuadros graves podría ayudar a orientar a los clínicos durante esta pandemia.
Somos dos investigadores de la Universidad de Nueva York que estudian el análisis predictivo y las enfermedades infecciosas. A comienzos de enero, comprendimos que era muy probable que el nuevo coronavirus de China llegara a Nueva York y quisimos desarrollar una herramienta que ayudara a los clínicos a afrontar la oleada de casos que se avecinaba. Pensamos que el análisis predictivo, una forma de inteligencia artificial, sería una buena tecnología para esta tarea.
En términos generales, este tipo de IA analiza datos existentes para encontrar patrones y luego utiliza esos patrones para hacer predicciones sobre el futuro. Utilizando datos de 53 casos de COVID-19 registrados en enero y febrero, desarrollamos un grupo de algoritmos para determinar qué pacientes con cuadros leves tenían probabilidades de agravarse.
Nuestra herramienta experimental ayudó a predecir qué personas iban a enfermar más gravemente. Al hacerlo, también detectó algunos signos clínicos tempranos inesperados que predicen casos graves de COVID-19.
Los algoritmos que diseñamos se entrenaron con un conjunto de datos reducido y, por el momento, solo son una herramienta de prueba de concepto; no obstante, con más datos creemos que las versiones posteriores podrían resultar extremadamente útiles para los profesionales médicos.
Cómo llevamos a cabo el trabajo
Para crear esta herramienta, primero necesitábamos datos. Nos asociamos con un especialista en enfermedades infecciosas, Xiangao Jiang, en Wenzhou, Zhejiang (China). Cuando empezamos a trabajar en esto a comienzos de enero, Wenzhou tenía el mayor brote fuera de Hubei, provincia de la que Wuhan es la capital. Entre enero y febrero, el equipo del Dr. Jiang recopiló y nos compartió información de 53 pacientes con COVID-19 en dos hospitales. Obtuvimos datos sobre síntomas como fiebre, tos y diarrea, valores de laboratorio como recuentos de células sanguíneas, función renal, marcadores inflamatorios y signos vitales, y también radiografías.
Antes de poder empezar a construir los algoritmos, necesitábamos esperar a que todos los pacientes se recuperaran o fallecieran, para conocer el desenlace final de sus casos. Afortunadamente, el brote de Wenzhou no fue grave y, a mediados de febrero, todos los pacientes, incluidos los de casos graves, se habían recuperado.
A partir de estos datos, desarrollamos un conjunto de algoritmos que utilizan el análisis predictivo para identificar síntomas tempranos en el organismo de una persona con COVID-19. Los algoritmos buscan después patrones y determinan cuáles de esos síntomas se correlacionan con casos graves de COVID-19.
¿Qué descubrieron?
En el caso de las 53 personas de nuestro estudio, los algoritmos predijeron con una precisión del 70-80% a las personas que enfermaron gravemente. Es un resultado bastante cercano al de otros usos de la IA en medicina. Actualmente estamos llevando a cabo validaciones adicionales con grandes conjuntos de datos.
Esta capacidad de predecir qué pacientes van a empeorar podría ser muy útil para los clínicos, pero los síntomas que la IA identificó para realizar estas predicciones también podrían aportar información valiosa a los investigadores.
Nuestros modelos predictivos determinaron que los niveles algo elevados de las enzimas hepáticas denominadas ALT, los niveles elevados de hemoglobina (es decir, de glóbulos rojos) y los dolores corporales eran los predictores más sólidos de una COVID-19 grave inminente. En un contexto normal, los médicos no se preocuparían por ligeras elevaciones de ALT y hemoglobina, pero parece que estos son signos importantes durante una infección por coronavirus.
Desde la publicación de nuestro estudio, otros investigadores médicos han corroborado lo que sugerían nuestros algoritmos. En un estudio, los investigadores constataron que los niveles algo elevados de enzimas hepáticas pueden correlacionarse con un empeoramiento de los resultados de la COVID-19.
Además, se sabe que los niveles más altos de hemoglobina aumentan el riesgo de coágulos sanguíneos, y los coágulos sanguíneos están demostrando ser una causa significativa y misteriosa de muerte en pacientes con coronavirus.
La IA no va a sustituir a los médicos, pero es otra herramienta que pueden utilizar para ofrecer una mejor atención sanitaria.Reza Estakhrian/The Image Bank vía Getty ImagesPor qué es importante
La COVID-19 es una enfermedad nueva, que los médicos no habían visto antes, y los signos de un cuadro grave inminente son difíciles de detectar. La IA, que puede reconocer simultáneamente muchos patrones esquivos, es la herramienta perfecta para ayudar a los médicos a identificar tempranamente a los pacientes de alto riesgo. Esto les da tiempo para prepararse mejor para estos casos y podría salvar vidas.
Además, los síntomas que los algoritmos de IA consideraron importantes sugirieron que el SARS-CoV-2 afectaba a muchas más partes del cuerpo que solo los pulmones. Esta capacidad de detectar qué síntomas son importantes podría ayudar a los médicos en su búsqueda de las numerosas formas en que el virus ataca el organismo.
Qué sigue
Es importante reconocer las limitaciones de la IA. Antes de poner en uso una herramienta como esta, necesitamos proporcionar a nuestro sistema muchos más datos de los que aprender. Como la IA solo se entrenó con un pequeño número de pacientes en un único entorno, su precisión se limita a dicho entorno. Estamos en proceso de obtener más datos de otras fuentes y utilizaremos estos datos para hacer que los algoritmos sean más precisos y de aplicación más amplia.
Aunque la IA que diseñamos es solo una primera prueba, los resultados son extremadamente alentadores. Creemos que la IA tiene un papel que desempeñar en la lucha contra esta pandemia y esperamos poner pronto nuestro sistema al servicio de los médicos en primera línea.
