Tecnología nueva de IA ayuda a los hospitales a identificar a los pacientes con COVID-19 que requieren tratamiento en la UCI

La nueva tecnología podría ayudar a los médicos a aprovechar al máximo los recursos limitados durante la pandemia de COVID-19 al identificar a los pacientes que requieren tratamiento en la unidad de cuidados intensivos (UCI).

El sistema, desarrollado por investigadores de la Universidad de Waterloo (Waterloo, ON, Canadá) y DarwinAI (Waterloo, ON, Canadá), una empresa emergente fundada por antiguos alumnos, utiliza inteligencia artificial (IA) para predecir la necesidad de admisión a la UCI basada en más de 200 puntos de datos clínicos, incluidos signos vitales, resultados de análisis de sangre e historial médico. El nuevo software de inteligencia artificial se entrenó utilizando datos de casi 400 casos en el Hospital Sirio-Libanes en Sao Paulo, Brasil, en el que los médicos habían decidido si los pacientes con COVID debían ser admitidos en cuidados intensivos.

Basándose en las lecciones aprendidas de esos datos conocidos, la red neuronal desarrollada por los investigadores puede predecir la necesidad de admisión en la UCI en nuevos casos de COVID con una precisión superior al 95%. También identifica los factores clave que impulsan sus predicciones para ayudar a que los médicos tengan confianza en ellos. En lugar de reemplazar a los médicos, la tecnología está destinada a equiparlos con una nueva herramienta para tomar decisiones más rápidas e informadas y garantizar que los pacientes que más necesitan cuidados intensivos, los reciban. Los investigadores han hecho que la tecnología esté disponible gratuitamente para que los ingenieros y científicos de todo el mundo puedan trabajar para ayudar a mejorarla. Ahora la están incorporando a un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas más grande, desarrollado en su iniciativa de código abierto COVID-Net en curso, que también ayuda a los médicos a detectar la COVID y determinar su gravedad mediante el análisis de IA de imágenes médicas.

"Ese es un paso muy importante en el proceso de apoyo a las decisiones clínicas para la selección de pacientes y el desarrollo de planes de tratamiento", dijo Alexander Wong, profesor de ingeniería de diseño de sistemas y presidente de investigación de Canadá en IA e imágenes médicas en Waterloo. “El objetivo es ayudar a los médicos a tomar decisiones más rápidas y consistentes en función de los casos y resultados de pacientes anteriores. Se trata de aumentar su experiencia para optimizar el uso de los recursos médicos e individualizar la atención al paciente".

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