Desarrollan una herramienta para pronosticar la evolución de pacientes Covid-19

La herramienta también permite realizar distintos tipos de análisis sobre los medicamentos suministrados, diagnósticos, procedimientos aplicados y pruebas de laboratorio realizadas.

Personas con mascarilla caminando por una ciudad (Foto: Freepik)
14 octubre 2020 | 15:00 h
Archivado en:

La Universidad de Alicante (UA), junto con un equipo de investigadores de la Universidad de La Habana, ha puesto en marcha un proyecto basado en el desarrollo de soluciones inteligentes para el pronóstico de la evolución del estado de salud de pacientes diagnosticados de Covid-19, a partir del análisis automático de sus perfiles clínicos y los tratamientos recibidos, obtenidos de sus historias clínicas electrónicas (HCE). Asimismo, ofrece estimación de los días de inreso hospitalario y de UCI.

La iniciativa forma parte de la convocatoria propia urgente para la financiación de proyectos de investigación sobre el coronavirus que el Vicerrectorado de Investigación y Transferencia de Conocimiento de la UA puso en marcha el pasado mes de mayo y ya ha dado sus primeros frutos, según ha informado la institución académica en un comunicado.

La herramienta se encuentra disponible en Internet y puede ser probada en línea, además, tal y como explica uno de los investigadores, Yoan Gutiérrez, "estará disponible para las instituciones que lo deseen con el fin de hacer frente esta crisis sanitaria".

Ofrece una estimación de días de ingreso hospitalario, que en los ensayos ha ofrecido unos resultados con un margen de seis días para un rango de 120 de hospitalización

Los primeros resultados del proyecto han cristalizado en una herramienta experimental capaz de analizar los datos provenientes de las HCE a través de soluciones de inteligencia artificial que permiten "llevar a cabo estudios avanzados de diferente naturaleza, como la exploración de datos clínicos y la construcción de modelos de aprendizaje automático ajustados a características concretas que permiten una posterior predicción de nuevos datos clínicos", asegura Gutiérrez.

La aplicación desarrollada en la UA permite establecer la probabilidad de la evolución clínica de los pacientes, algo que en las pruebas ha superado el 90 por ciento de exactitud en las predicciones realizadas; también ofrece una estimación de días de ingreso hospitalario, que en los ensayos ha ofrecido unos resultados con un margen de seis días para un rango de 120 de hospitalización y también la estimación de permanencia de ingreso en la UCI con resultados idénticos al anterior.

De la misma manera, la herramienta también permite realizar distintos tipos de análisis sobre los medicamentos suministrados, diagnósticos, procedimientos aplicados y pruebas de laboratorio realizadas y es capaz de extraer relaciones espaciales entre elementos del mismo tipo que son de interés para los facultativos a la hora de analizar los datos del HCE.

DISEÑO DE ESTRATEGIAS

Yoan Gutiérrez señala que todos estos datos y predicciones "ofrecen una indiscutible utilidad para médicos y responsables sanitarios a la hora de diseñar las estrategias médicas para los pacientes y estimar los recursos necesarios para los tratamientos".

El equipo de investigación está formado por seis investigadores, cuatro de la Universidad de Alicante del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Escuela Politécnica Superior: Juan Andrés Montoyo Guijarro, Patricio Manuel Martínez Barco, Yoan Gutiérrez Vázquez y Javier Fernández Martínez, y dos, de la Universidad de la Habana, Suilan Estévez Velarde y Alejandro Piad Morffis.

Los contenidos de ConSalud están elaborados por periodistas especializados en salud y avalados por un comité de expertos de primer nivel. No obstante, recomendamos al lector que cualquier duda relacionada con la salud sea consultada con un profesional del ámbito sanitario.