¿Predecir qué pacientes con Covid-19 necesitarán un ventilador mecánico para respirar? La inteligencia artificial lo ha hecho posible. Un grupo de investigadores ha desarrollado una herramienta a través del análisis de tomografías computarizadas (TAC) de casi 900 pacientes para prever, con una precisión del 84%, si un positivo en coronavirus necesitará un ventilador mecánico. Tan solo subiendo una imagen digitalizada del escáner torácico, la inteligencia artificial arrojaría un resultado en segundos.
Se trata de una estrategia que “podría ser importante para los médicos cuando planean cómo cuidar a un paciente y, por supuesto, para que el mismo y su familia lo sepan”, explica el profesor de ingeniería biomédica del Instituto Donnell en Case Western Reserve (Ohio, Estados Unidos) y principal autor, Anant Madabhushi.
Además, sería útil en la gestión hospitalaria, ya que permitiría conocer cuántos respiradores serán necesarios, continúa el experto. Estos ventiladores mecánicos, son de especial importancia desde el comienzo de la pandemia de Covid-19, pues muchos pacientes con coronavirus necesitan ayuda para poder respirar.
“Esta herramienta permitiría a los sanitarios administrar medicación o intervenir precozmente para frenar la progresión de la enfermedad”
Estos aparatos han escaseado en suministros, obligando al personal sanitario a dividirlos entre pacientes o teniendo que elegir quién los utilizará. “Puede ser desgarrador para los sanitarios tener que decidir quién va a recibir la mejor ayuda contra esta enfermedad tan grave”, apostilla el ingeniero.
Para el desarrollo de esta técnica de inteligencia artificial, los investigadores de la universidad estadounidense analizaron los TAC de alrededor de 900 pacientes Covid, tanto en Estados Unidos, como en Wuhan, donde surgió el SARS-CoV-2. La técnica de deep learning de la IA, determinó que había características distintivas entre los pacientes de UCI que necesitaron ayuda para respirar y los que no. Estos detalles pasan desapercibidos al ojo humano, pero la inteligencia artificial permite su detección en segundos. “Esta herramienta permitiría a los sanitarios administrar medicación o intervenir precozmente para frenar la progresión de la enfermedad”, apostilla otro de los autores, Amogh Hiremath.
Madabhushi informa que espera poder aplicar esta técnica en diferentes hospitales y en el Centro Médico Louis Stokes Cleveland. El artículo se ha publicado en IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics.