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Algoritmo de inteligencia artificial nuevo predice con exactitud la COVID-19 sin necesidad de pruebas

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 14 May 2020
Imagen: Una imagen de microscopio electrónico de transmisión del SARS-CoV-2 (Fotografía cortesía de la NIAID)
Imagen: Una imagen de microscopio electrónico de transmisión del SARS-CoV-2 (Fotografía cortesía de la NIAID)
Los investigadores desarrollaron un diagnóstico de inteligencia artificial (IA) que puede predecir si es probable que alguien tenga COVID-19 en función de sus síntomas.

El equipo de investigadores del King's College de Londres (Londres, Inglaterra), el Hospital General de Massachusetts (Boston, MA, EUA) y ZOE, una compañía de ciencias de la salud (Londres, Inglaterra), desarrollaron un modelo de IA que utiliza datos de la aplicación de Estudios de Síntomas de COVID para predecir la COVID-19, comparando los síntomas de las personas y los resultados de las pruebas COVID tradicionales. Esto podría proporcionar ayuda a las poblaciones donde el acceso a las pruebas es limitado, según los investigadores que planean comenzar a realizar dos ensayos clínicos en el Reino Unido y los EUA en breve.

Más de 3,3 millones de personas en todo el mundo han descargado la aplicación y la utilizan para informar diariamente sobre su estado de salud, ya sea que se sientan bien o tengan algún síntoma nuevo, como tos persistente, fiebre, fatiga y pérdida de sabor u olfato (anosmia). En un estudio, los investigadores analizaron los datos recopilados de poco menos de 2,5 millones de personas en el Reino Unido y los Estados Unidos que habían registrado regularmente su estado de salud en la aplicación, alrededor de un tercio de los cuales habían registrado síntomas asociados con la COVID-19. De estos, 18.374 informaron que les habían realizado una prueba de coronavirus y 7.178 personas tuvieron un resultado positivo.

El equipo de investigación averiguó qué síntomas conocidos por estar asociados con COVID-19 tenían más probabilidades de estar asociados con una prueba positiva. Encontraron una amplia gama de síntomas en comparación con el resfriado y la gripe, y advierten contra enfocarse solo en la fiebre y la tos. De hecho, descubrieron que la pérdida de sabor y olfato fue particularmente sorprendente, ya que dos tercios de los usuarios que dieron un resultado positivo para la infección por coronavirus informaron este síntoma, en comparación con poco más de una quinta parte de los participantes que dieron un resultado negativo. Los hallazgos sugieren que la anosmia es un predictor más fuerte de la COVID-19 que la fiebre, y respalda los informes anecdóticos de pérdida de olfato y sabor como síntoma común de la enfermedad.

Luego, los investigadores crearon un modelo matemático que predijo con casi un 80% de exactitud si un individuo pudiera tener COVID-19 en función de su edad, sexo y una combinación de cuatro síntomas clave: pérdida de olfato o sabor, tos severa o persistente, fatiga y comer irregularmente. La aplicación de este modelo a todo el grupo de más de 800.000 usuarios de aplicaciones que experimentaron síntomas predijo que algo menos de una quinta parte de los que no estaban bien (17,42%) probablemente tenían COVID-19 en ese momento. Los investigadores han sugerido que combinar esta predicción de IA con la adopción generalizada de la aplicación podría ayudar a identificar a aquellos que probablemente sean infecciosos tan pronto como comiencen a aparecer los primeros síntomas, enfocando los esfuerzos de seguimiento y prueba donde más se necesitan.

“Nuestros resultados sugieren que la pérdida de sabor u olfato es una señal de alerta temprana clave de la infección por COVID-19 y debe ser incluida en la búsqueda de rutina de la enfermedad”, dijo el profesor Tim Spector, del King's College de Londres. “Instamos encarecidamente a los gobiernos y a las autoridades sanitarias de todo el mundo a que divulguen esta información más ampliamente, y aconsejamos a cualquiera que experimente una pérdida repentina del olfato o del gusto que asuma que está infectado y que siga las pautas locales de autoaislamiento”.

Enlace relacionado:
King's College de Londres
Hospital General de Massachusetts
ZOE

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