15:35 GMT24 Septiembre 2020
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    Científicos de la Universidad Pompeu Fabra y del Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal) obtienen un patrón de inteligencia artificial con tecnología IBM para predecir qué pacientes afectados de COVID-19 desarrollarán una insuficiencia respiratoria grave requeridora de ingreso en la UCI. El proyecto une a bioingenieros y epidemiólogos.

    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.

    Los científicos de la UPF y el ISGlobal se están sirviendo de las capacidades de la inteligencia artificial antes de procesarlas con sistemas IBM Power. Se aplican técnicas de aprendizaje profundo y de redes neuronales en el análisis de datos clínicos y de miles de imágenes médicas que les proporcionan de forma anónima varios hospitales de Madrid y Barcelona, así como el programa de datos para investigación de la Generalitat de Cataluña (PADRIS).

    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.

    Según datos de la OMS, se calcula que aproximadamente un 5% de los infectados por la enfermedad terminan ingresando en la UCI. Por el contrario, hasta un 80% sólo sufre síntomas leves o incluso ninguno. Y un 14% requiere hospitalización, al enfermar de forma grave. “Vamos a entrenar nuestro modelo tanto con datos de imágenes como la radiografía simple de tórax como con datos clínicos, ya que esto dotará a nuestro modelo de un poder predictivo mucho más grande”, concluye el investigador Mario Ceresa.

    Etiquetas:
    COVID-19, investigación, hospitalización, universidad, Barcelona, modelos, inteligencia artificial
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