Investigadores del Clínic-Instituto de Investigaciones Biomédicas August Pi y Sunyer (Idibaps) de Barcelona han informado hoy de que, a través de inteligencia artificial, identificaron durante la primera ola de la pandemia patrones en las analíticas de los pacientes con Covid-19 que les permitieron aplicar tratamientos personalizados a más de 2.000 pacientes ingresados. Con ello redujeron en más de un 50% la mortalidad, incluso en la población de edad más avanzada y/o con enfermedades de riesgo. La solución de inteligencia artificial también permitió predecir la mortalidad de los pacientes con un 90% de acierto.
La experiencia y la herramienta informática desarrollada con ese fin se ha publicado en Clinical Infectious Diseases y la ha coordinado Carolina Garcia-Vidal, especialista del Servicio de Enfermedades Infecciosas del Hospital Clínic e investigadora del grupo Infección nosocomial del Idibaps, que dirige Àlex Soriano, último autor del estudio.
La pandemia de la COVID-19ha provocó que médicos de diferentes perfiles tuviesen que cambiar las responsabilidades y empezar a tratar pacientes graves con fiebre, disnea y deterioro respiratorio. "Nos encontramos en una situación en la que no nos habíamos encontrado nunca en la vida. De repente teníamos todo el hospital lleno de pacientes que estaban muy graves con una enfermedad que no conocíamos. Médicos, con menos experiencia en el tratamiento de enfermedades infecciosas y enfermedades respiratorias, se tuvieron que hacer cargo directo de estos pacientes", ha explicado Garcia-Vidal en rueda de prensa telemática.
Al inicio de la pandemia, los investigadores identificaron unos patrones en la analítica de los pacientes con Covid-19 que mostraban diferentes complicaciones clínicas y que, por tanto, requerían de una aproximación terapéutica específica.
A partir de ese punto crearon una solución de inteligencia artificial capaz de analizar en tiempo real más de un trillón de datos anonimizados de pacientes con COVID-19, identificar los diferentes patrones clínicos y proponer un tratamiento personalizado para hacer el abordaje más adecuado para cada paciente. También crearon una herramienta informática que proporciona a un centro de control en tiempo real (un único ordenador) datos de todos los pacientes ingresados por Covid-19 en el hospital, bajo la supervisión de un experto especialista en enfermedades infecciosas.
Los resultados publicados en Clinical Infectious Diseases concluyen que la solución de Inteligencia artificial desarrollada por el Clínic-Idibaps detecta de forma precoz estos patrones. Con esta herramienta se ha conseguido predecir la evolución de los pacientes con una eficacia del 90% y disminuir, así, a la mitad la posible mortalidad.
"El descubrimiento más importante de nuestro estudio ha sido que los patrones basados en analíticas reflejan diferentes situaciones clínicas, que pueden mejorar con un enfoque de terapia personalizada", apunta Garcia-Vidal. Siguiendo las recomendaciones derivadas de estos patrones es como se redujo la mortalidad.
"Nuestro objetivo no es suplantar el juicio clínico respecto a un paciente específico; más bien, queremos ofrecer una herramienta objetiva que pueda orientar los médicos en los procesos de toma de decisiones clínicas", señalan los investigadores.
"A todos no les pasaba lo mismo"
En el inicio de la pandemia, los infectólogos del centro se percataron de que a todos los pacientes no les pasaba lo mismo; unos presentaban inflamación, otros hipercoagulación y otros, infecciones por otras causas, han relatado en la rueda de prensa. También concluyeron que era posible saber con antelación las complicaciones que presentarían unos y otros. A partir de esas dos observaciones, se creo la herramienta informática para seguir en tiempo real con datos clínicos la evolución de los pacientes y sus complicaciones.
Así, se identificaban pacientes más graves y los leves que podían ser dados de alta sin riesgo, lo que liberaba rápidamente camas en el centro para otros afectados por la pandemia. También se clasificaban por las complicaciones y 4 o 5 infectólogos iban con rapidez a darles un tratamiento personalizado de forma muy precoz. Cada uno de los grupos tenía sus indicadores personales y había puntos de corte. No obstante, aunque la herramienta está muy desarrollada, se sigue mejorando el sistema.
Garcia-Vidal ha anunciado que varias entidades europeas han incorporado la misma herramienta, entre ellos otros dos catalanes: Mutua de Tarrasa y Germans Trias de Badalona. Los otros son los hospitales Erasmus MC en los Países Bajos y el Hospital Universitario UZ Leuven, de la KU Leuven, en Bélgica. "Con este proyecto queremos llevar a cabo un estudio multicéntrico con una cohorte de pacientes más amplia para validar los resultados que hemos observado aplicando el algoritmo a los pacientes del Clínic", ha añadido.
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