El investigador de la Universidad Pompeu Fabra (UPF), Mario Ceresa, ha confirmado que los trabajos se hallan en fase 1 de entrenamiento de los modelos con los datos de imagen. Se espera avanzar a la fase 2 de puesta en producción durante el último trimestre del año en curso.
Según explica este investigador, miembro del Grupo de Investigación SIMBIOsys del Departamento de Tecnologías de la Información y Comunicaciones de la UPF, el objetivo del proyecto es obtener un modelo predictivo que sea capaz de detectar en pocos segundos patrones tempranos sobre la evolución del COVID-19 en un paciente. Varios bioingenieros y epidemiólogos especialistas en afecciones respiratorias y neumología trabajan conjuntamente para lograr el propósito.
También un método de organización hospitalaria
En España, durante los meses de marzo y abril muchos hospitales estuvieron al borde del colapso, dada la necesidad imperiosa de ingresar en las UCI a los casos más graves de COVID-19. Esta contingencia podría evitarse con un modelo predictivo.
En ISGlobal señalan la importancia primordial de "conocer con antelación una estimación de los pacientes que van a ingresar en las UCI para organizar la atención sanitaria y priorizar los recursos en caso de nuevos brotes de la enfermedad".
"Pero no es fácil predecir qué pacientes desarrollarán un cuadro clínico grave”, afirma Judith García Aymerich, jefa del programa de Enfermedades no Transmisibles y Medio Ambiente de ISGlobal.