Una nueva puntuación basada en inteligencia artificial considera múltiples factores para predecir el pronóstico de pacientes individuales con COVID-19 atendidos en clínicas de atención urgente o departamentos de emergencia. La herramienta, que fue creada por investigadores del Hospital General de Massachusetts MGH, puede serse utiliza para determinar rápida y automáticamente qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar complicaciones y necesitan ser hospitalizados.
El ímpetu del estudio comenzó temprano durante la epidemia de EE. UU. Cuando Massachusetts experimentó frecuentes visitas de atención de urgencia e ingresos hospitalarios. Mientras trabajaba como médico de enfermedades infecciosas y como parte del equipo de MGH Biothreats, el Dr. Gregory Robbins, reconoció la necesidad de unmétodo más sofisticado para identificar a los pacientes ambulatorios con mayor riesgo de experimentar resultados negativos.
como se describe en Revista de enfermedades infecciosas un equipo de expertos en neurología, enfermedades infecciosas, cuidados intensivos, radiología, patología, medicina de emergencia y aprendizaje automático diseñó la puntuación COVID-19 Acuity Score CoVA basada en la información de 9.381 pacientes ambulatorios adultos atendidos en las clínicas de enfermedades respiratorias del MGH ydepartamento de emergencias entre el 7 de marzo y el 2 de mayo de 2020. "El gran tamaño de la muestra ayudó a garantizar que el modelo de aprendizaje automático pudiera aprender cuál de los muchos datos diferentes disponibles permite realizar predicciones confiables sobre el curso de la infección por COVID-19", dijoM. Brandon Westover, MD, PhD, investigador del Departamento de Neurología y director de Ciencia de Datos del MGH McCance Center for Brain Health. Westover es uno de los tres coautores principales del estudio, junto con Robbins y Shibani Mukerji,MD, PhD, director asociado de la Unidad de Enfermedades Neuroinfecciosas del MGH.
CoVA se probó en otros 2.205 pacientes atendidos entre el 3 y el 14 de mayo. "Probar el modelo de manera prospectiva nos ayudó a verificar que el puntaje CoVA realmente funciona cuando ve pacientes 'nuevos', en el mundo real", dijo el primer autorHaoqi Sun, PhD, investigador del Departamento de Neurología y miembro de la facultad de investigación del Centro de Animación de Datos Clínicos MGH CDAC. En este grupo de validación prospectiva, el 26,1 por ciento, el 6,3 por ciento y el 0,5 por ciento de los pacientes experimentaron hospitalización, enfermedad crítica omuerte, respectivamente, dentro de los siete días. CoVA demostró un excelente desempeño en la predicción de qué pacientes entrarían en estas categorías.
Entre los 30 predictores, que incluían datos demográficos como la edad y el sexo, el estado de las pruebas de COVID-19, los signos vitales, el historial médico y los resultados de las radiografías de tórax cuando estén disponibles, los cinco principales fueron la edad, la presión arterial diastólica y el oxígeno en sangresaturación, estado de prueba de COVID-19 y frecuencia respiratoria.
"Si bien varios otros grupos han desarrollado puntuaciones de riesgo para las complicaciones de COVID-19, el nuestro es único porque se basa en una muestra de pacientes tan grande, está validado de manera prospectiva y está diseñado específicamente para su uso en el entorno ambulatorio, en lugar de parapacientes que ya están hospitalizados ", dijo Mukerji." CoVA está diseñado para que la puntuación automatizada pueda incorporarse en los sistemas de registros médicos electrónicos. Esperamos que sea útil en caso de aumentos repentinos de COVID-19 en el futuro, cuando las evaluaciones clínicas rápidas pueden ser críticas. "
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Materiales proporcionado por Hospital General de Massachusetts . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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