Un algoritmo de inteligencia artificial del tipo Machine Learning (aprendizaje automático) de última generación ha confirmado que la edad es el principal factor predictor de mortalidad por covid-19 en pacientes hospitalizados, según un nuevo estudio de muy amplia muestra, con más de 1.000 pacientes, que publica Open Respiratory Archives, la revista científica open acces publicada por la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR).
“El objetivo de nuestro estudio ha sido identificar qué parámetros clínicos y
analíticos, entre los que utilizamos de forma rutinaria en la práctica clínica, pueden
predecir los pacientes con mayor riesgo de mortalidad por covid-19. Para ello, nos
hemos apoyado en el uso de un algoritmo de Machine Learning, a fin de superar
las limitaciones de muestra y diseño que ofrecían los estudios publicados hasta
ahora al respecto”, expone la Dra. Irene Nieto, miembro de SEPAR y primera
firmante del estudio.
La estratificación de riesgo de los pacientes con covid-19 que puede manifestarse
de forma leve, moderada o grave, es fundamental para derivar a los pacientes al
recurso asistencial más adecuado en función de su evolución y gravedad, como las
Unidades de Cuidados Respiratorios Intermedios (UCRIS) o las UCIS. En las formas
más severas, los pacientes afectados pueden desarrollar insuficiencia respiratoria,
síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA), disfunción multiorgánica e,
incluso, morir y los resultados de la literatura médica sobre los factores de riesgo
de mortalidad en estos pacientes no estaban exentos de controversias y no eran
concluyentes.
El conocimiento previo de la enfermedad sugería que la edad avanzada y
parámetros como el ácido láctico deshidrogenasa (LDH) sérica elevada o la
linfopenia se relacionan con una peor evolución de la covid-19, pero existían
discrepancias respecto a otros parámetros examinados de modo rutinario como la
hemoglobina o las plaquetas.
Resultados y fortalezas del nuevo estudio
El nuevo estudio se ha efectuado en una muestra de 1.246 pacientes ingresados en
alguno de los once hospitales de la red asistencial de HM Hospitales-España, con
una edad promedio de 65,36 años, de los cuales el 62% eran varones. Tras
recolectar todos los datos clínicos, demográficos, analíticos y radiológicos de la
historia clínica del paciente y analizarlos mediante un algoritmo de Machine
Learning, se ha constatado la muerte de 168 pacientes, un 13% del total de la
muestra, durante el ingreso hospitalario y que la mayoría de estos fallecidos han
sido adultos mayores.
El estudio concluye que la edad avanzada es el principal factor predictor de
mortalidad en pacientes con infección por SARS-CoV-2, aunque el impacto de los
reactantes (proteínas que aumentan o disminuyen durante la fase aguda de la
infección) y el tipo de celularidad de la sangre también son factores relevantes. Los
valores elevados de edad y de reactantes (D Dímero, la PCR, NA y creatinina), así
como de glóbulos blancos identifican a pacientes con COVID-19 y con alto riesgo de morir.
Utilidad en la práctica clínica
Ante estos resultados, la Dra. Nieto explica que “estos hallazgos pueden ser de gran
utilidad para realizar el seguimiento de los pacientes con COVID-19 en la práctica
clínica y asignarles el recurso asistencial y medidas terapéuticas más adecuadas” y
añade que “nuestro trabajo tiene dos fortalezas destacables: hemos utilizado un
algoritmo de Machine Learning de última generación y una muestra amplia de
pacientes, para llegar a estas conclusiones”.
De hecho, los autores destacan en el estudio que “los modelos de aprendizaje
automático de última generación pueden proporcionar nuevos conocimientos
clínicos, ya que estos son capaces de detectar interacciones de orden superior
entre variables”, no vistas anteriormente.
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