El COVID prolongado, también conocido como síndrome post-COVID, causa una gama muy amplia de síntomas. Aquí, la enfermedad se definió como un diagnóstico que no puede ser exclusivo de otra infección: en resumen, esto significa que el diagnóstico no puede registrarse como el de otra condición única en el expediente médico del paciente, ya sea que incluya obviamente síntomas de COVID, y que debe han persistido durante 2 meses o más dentro de un período de seguimiento de 12 meses.
Luego, el equipo de Boston aprovecha la inteligencia artificial para identificar signos de COVID prolongado que no son visibles mediante marcadores estándar, rastrear cómo se desarrollan los diferentes síntomas con el tiempo y descartar explicaciones alternativas “falsas” de los síntomas de los pacientes.
El 23% de la población podría tener síntomas de COVID prolongado
La nueva herramienta da como resultado precisamente una prevalencia del 22,8%una cifra que podría corresponder a un número más realista de víctimas de la pandemia a largo plazo, escriben los investigadores. El algoritmo utilizado se desarrolló extrayendo datos anonimizados de los registros clínicos de casi 300.000 pacientes seguidos en 14 hospitales y 20 centros de salud comunitarios en el sistema Mass General Brigham. El equipo utiliza un nuevo método de IA desarrollado para esta herramienta y llamado “fenotipado de precisión” : La técnica implica examinar registros individuales para identificar condiciones y síntomas que ya se sabe que están relacionados con COVID-19 y rastrear estos síntomas a lo largo del tiempo para diferenciarlos de los de otras enfermedades.
De hecho, la herramienta de inteligencia artificial es capaz de analizar el historial de cada paciente a lo largo del tiempo y proporcionar un enfoque personalizado de la atención y, en última instancia, reducir, esta vez a nivel poblacional, las desigualdades observadas en los diagnósticos y tratamientos actuales del COVID prolongado. En la práctica, la herramienta examina los registros médicos electrónicos para identificar con mayor precisión los casos de COVID prolongado mediante el análisis de la compleja letanía de síntomas persistentes y, a menudo, comunes a otras afecciones, como la fatiga, la tos crónica y la confusión mental.
- Por ejemplo, el algoritmo puede detectar si la dificultad para respirar es el resultado de condiciones preexistentes como insuficiencia cardíaca o asma o COVID prolongado. Sólo cuando se han agotado todas las demás posibilidades la herramienta concluye con el diagnóstico de COVID prolongado.
Este protocolo de análisis no sólo concluye con una prevalencia mucho mayor,
casi una cuarta parte de la población
pero permitiráidentificar más pacientes que deberían recibir atención para esta enfermedad debilitante. De hecho, la herramienta fue aproximadamente un 3% más precisa que lo que capturan los códigos ICD-10, con un sesgo menor. Su alcance más amplio garantiza que las comunidades marginadas, a menudo excluidas de los estudios clínicos o con menos acceso a la atención, puedan ser diagnosticadas y tratadas.
“Nuestra herramienta de IA transformará un proceso de diagnóstico confuso en algo preciso y enfocado, brindando a los médicos la capacidad de darle sentido a una enfermedad compleja”, explica el autor principal Hossein Estiri, investigador de IA en el Centro de IA e Informática Biomédica del Sistema de Atención Médica de Aprendizaje. (CAIBILS) del MGB y profesor de Harvard: “Con esta herramienta, es posible que finalmente podamos ver el COVID prolongado tal como es realmente”.
“Los médicos se debaten entre una maraña de síntomas e historiales médicos, sin saber de qué hilos tirar, mientras hacen malabarismos con una gran carga de trabajo. Tener una herramienta impulsada por IA que pueda hacer esto metódicamente podría cambiar las reglas del juego”.
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