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Fuente: Unknownuserpanama/Pixabay

COVID largo se refiere a la condición en la que las personas experimentan efectos a largo plazo de su infección con el virus SARS CoV-2 que es responsable de la pandemia de la enfermedad COVID-19 (enfermedad por coronavirus 2019) según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. (CDC) ). Un nuevo estudio publicado en The Lancet Digital Health aplica el aprendizaje automático de inteligencia artificial (IA) para identificar pacientes con COVID-19 prolongado utilizando datos de registros de salud electrónicos con alta precisión.

“Los pacientes identificados por nuestros modelos que potencialmente tienen una COVID prolongada pueden interpretarse como pacientes que requieren atención en una clínica especializada por una COVID prolongada, lo cual es un indicador esencial para el diagnóstico de una COVID prolongada a medida que su definición continúa evolucionando”, concluyeron los investigadores. “También logramos el objetivo urgente de identificar posibles COVID prolongados en pacientes para ensayos clínicos”.

En general, ha habido más de 510 millones de casos confirmados de COVID-19 y más de 6,2 millones de muertes según las estadísticas de abril de 2022 de la Universidad Johns Hopkins. Los pacientes con COVID prolongado tienen síntomas persistentes o nuevos más de cuatro semanas después de una infección por SARS-CoV-2.

Según los CDC, no existen pruebas para la COVID prolongada, lo que representa un desafío para los profesionales de la salud a la hora de identificar la afección crónica. Los síntomas prolongados de COVID pueden variar ampliamente y afectar múltiples sistemas de órganos como el cerebro, los pulmones, el tracto digestivo y los riñones. Los ejemplos de síntomas prolongados de COVID incluyen cansancio, fatiga, fiebre, malestar general después del esfuerzo, tos, dolor en el pecho, dificultad para respirar, dolor en las articulaciones o los músculos, sarpullido, cambios en los ciclos menstruales, diarrea, dolor de estómago, dificultad para respirar, palpitaciones del corazón, niebla, dolor de cabeza, problemas para dormir, aturdimiento, sensación de hormigueo, cambios en el olfato o el gusto, depresión y ansiedad.

Los investigadores crearon su modelo de IA utilizando la biblioteca XGBoost (Extreme Gradient Boosting) de Python, que consiste en un algoritmo de árbol de decisión. XGBoost se usa comúnmente, es computacionalmente rápido y es compatible con la máquina de aumento de gradiente, el aumento de gradiente estocástico y el aumento de gradiente de regularización. Sus modelos de algoritmos utilizaron 924 funciones.

El estudio utilizó datos del repositorio N3C, una base de datos patrocinada por el Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales (NCATS) del Instituto Nacional de Salud (NIH) con registros de salud electrónicos de más de 8 millones de pacientes que dieron positivo por SARS-CoV-2 en 65 sitios de EE.UU. Los investigadores crearon un subconjunto de pacientes de tres sitios N3C que asistieron a una clínica de COVID de larga duración.

“Nuestros modelos identificaron, con alta precisión, pacientes que potencialmente tienen COVID prolongado, logrando áreas bajo la curva característica del operador receptor de 0 92 (todos los pacientes), 0 90 (hospitalizados) y 0 85 (no hospitalizados)”, escribió el autores del estudio.

La investigación fue financiada por los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. y el Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales a través de la Iniciativa RECOVER e incluyó científicos afiliados al Consorcio N3C, la Universidad Johns Hopkins, Palantir Technologies, el Campus Médico Anschutz de la Universidad de Colorado, el Centro de Cáncer Stony Brook. , la Universidad del Noreste, la Rama Médica de la Universidad de Texas en Galveston, la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill y la Facultad de Medicina de UNC-Chapel Hill.

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