03/03/2021 / 17:54
Europa Press


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Un estudio liderado por el Hospital reafirma la utilidad de la inteligencia artificial para combatir el coronavirus

Según el trabajo, en función del género del afectado, edad, enfermedades respiratorias y otras patologías añadidas, el pronóstico de la enfermedad diferirá drásticamente en cada paciente y asimismo el protocolo médico para su diagnóstico y tratamiento.


La medicina de precisión se ha reafirmado como herramienta clave frente al coronavirus más letal gracias a los últimos avances tecnológicos en información médica que combinan inteligencia artificial, según los primeros resultados de la investigación internacional 'Big COVIData', dirigida por investigadores y médicos de varios hospitales en España, en los momentos más álgidos de la pandemia.

El objetivo del estudio ha sido definir las características clínicas e indicadores predictivos de la evolución de los enfermos, mediante el uso de la tecnología de la plataforma 'Savana' que arroja respuestas y predicciones clínicas de calidad en un tiempo récord para mejorar la prevención, investigación y gestión médica.

Y es que, según el trabajo, en función del género del afectado, edad, enfermedades respiratorias y otras patologías añadidas, el pronóstico de la enfermedad diferirá drásticamente en cada paciente y asimismo el protocolo médico para su diagnóstico y tratamiento.

El macroestudio incluye cuatro análisis diferentes sobre la COVID-19: sobre su impacto en enfermos de EPOC, asmáticos, diferencias de género en el diagnóstico y el perfil del paciente que debe ingresar en UCI. Este trabajo se enmarca dentro de la llamada 'Iniciativa Respiratoria' promovida por Savana.

Una de las conclusiones de la nueva investigación es que la COVID-19 afecta más a los mayores de 40 años con patologías respiratorias, aunque no impacta a todos por igual. En el caso de enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) el riesgo de contraer coronavirus se duplica respecto a la población general y cuando esto ocurre, las posibilidades de fallecer se triplican.

Según los resultados publicados en el 'Journal of Clinical Medicine' del análisis específico sobre 'Características y pronóstico de la COVID-19 en pacientes con EPOC', liderado por el Hospital Universitario de Guadalajara y el Hospital de La Princesa de Madrid, junto con la tecnología de Savana, los pacientes hospitalizados con coronavirus además de EPOC registran una tasa de mortalidad del 9,3 por ciento, frente al 3,4 por ciento entre los mayores de cuarenta años que padecen solo COVID-19.

La muestra en este caso incluye datos de más de un millón de pacientes de Castilla La Mancha, analizados entre los meses de enero y mayo, coincidiendo con el momento álgido de la pandemia. La EPOC representa la cuarta causa de muerte en el mundo y los afectados son más propensos a la cardiopatía isquémica y otros factores que los exponen a complicaciones asociadas a la COVID-19.

El paciente con EPOC más propenso a contagiarse del SARS-CoV-2 es un varón en 4 de cada 5 casos, de 75 años de edad media y patologías añadidas (diabetes, arritmias o insuficiencia cardiaca), según las conclusiones del estudio. Además, la neumonía es el diagnóstico más común entre los hospitalizados con EPOC y coronavirus.

Con los asmáticos, sin embargo, aunque la frecuencia de infección por coronavirus es superior que entre quienes no lo son, el impacto de la COVID-19 se considera menor, mientras que la gripe y otros virus sí influyen en mayor medida a quienes padecen asma.

Además, la investigación ha evidenciado diferencias de género tanto en el diagnóstico, como en las manifestaciones clínicas y tratamiento de los pacientes con coronavirus. Asimismo, ha determinado los signos y síntomas de quienes serían principales candidatos por nivel de gravedad para ingresar en Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) mediante un modelo predictivo.

De acuerdo al mismo, tres indicadores son claros para remitir lo antes posible a los pacientes al hospital sin someterlos a pruebas ni perder tiempo: la edad (mayores de 58 años), fiebre por encima de 39ºC y taquipnea, sobre todo, con más de 20 respiraciones por minuto, según los resultados del análisis sobre 'Características clínicas y factores de pronóstico para la admisión en UCI de enfermos con COVID-19', que forma parte de la macro investigación a la que se ha sumado en este caso el Hospital Ramón y Cajal de Madrid, junto a los anteriores hospitales, entre otras instituciones.

"España está siendo uno de los países más afectados por el coronavirus, por lo que el estudio 'Big COVIData' es una gran oportunidad para extraer conclusiones a partir de una muy amplia muestra de datos reales, extrapolables al resto del mundo para acelerar la investigación en un momento crítico mundial para la salud y ayudar así a miles de enfermos. Con nuestro modelo de inteligencia artificial, somos capaces de interpretar de forma muy efectiva el texto libre de las historias clínicas digitales, no solo en español, sino también en francés, alemán e inglés, independientemente del sistema informático con el que sean gestionados, creando así una red de investigación clínica internacional única en el mundo", ha comentado el CEO y cofundador de Savana, Ignacio Hernández Medrano.

Este sistema de investigación clínica se está extendiendo paulatinamente a hospitales no solo de España, sino del resto de Europa, América del Norte y recientemente a Latinoamérica. Asimismo, a raíz de los resultados del estudio, el departamento de respiratorio del Health Research Data UK, conocido como 'BREATHE', ha seleccionado a Savana para que oficialmente estudie la COVID-19 en Reino Unido.

"Nuestro proyecto de investigación está abierto a que se sumen en una nueva fase para enriquecerlo más instituciones científicas junto a investigadores y médicos, con el objetivo de poder responder a otras muchas preguntas, algunas referidas a tratamientos sanitarios, para aumentar el conocimiento y ayudar a la comunidad médica a mejorar el manejo clínico frente al SARS-CoV-2 que sigue provocando miles de muertes en el mundo entero", ha zanjado Hernández Medrano.


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