Algoritmo de aprendizaje automático para la COVID-19 logra la Autorización de Uso en Emergencias

(Oakland, CA, EUA), una empresa de algoritmos de diagnóstico de aprendizaje automático que tiene como objetivo la intervención temprana de enfermedades para mejorar los resultados de la atención de los pacientes. El sistema COViage analiza los datos de los pacientes de los sistemas usando las historias clínicas electrónicas (EHR) y brinda a los proveedores de atención médica una notificación anticipada de los pacientes que se prevé que experimenten una presión arterial inestable o un deterioro respiratorio que requiera ventilación mecánica.

COViage fue evaluado en un ensayo clínico en el que participaron 197 pacientes que visitaron el servicio de urgencias o fueron admitidos en cinco hospitales de EUA entre el 24 de marzo y el 4 de mayo de 2020. Los pacientes evaluables tenían diagnósticos confirmados de COVID-19 y su primer conjunto de signos vitales y de parámetros de laboratorio se tomaron dentro de las dos horas posteriores a la llegada o admisión. Los datos fueron analizados por COViage y el estándar de atención, Puntaje de Alerta Temprana Modificada (Modified Early Warning Score, MEWS), como comparación. El resultado de la descompensación respiratoria que conduce a la ventilación mecánica, definida como ventilación invasiva que requiere un tubo endotraqueal o ventilación mecánica sin incluir BIPAP o CPAP, se evaluó 24 horas después de que se hicieron las predicciones del modelo. El algoritmo COViage logró un área bajo la curva de características del operador receptor del 87% en comparación con el 64% de MEWS (un aumento del 36%), lo que demuestra una sensibilidad y especificidad sustancialmente más altas.

“La COVID-19 se mantiene como una emergencia de salud pública importante, tanto en los EUA como en todo el mundo, y nos alienta que, al recibir esta AUE, nuestro algoritmo de aprendizaje automático puede ayudar a los cuidadores a diagnosticar las condiciones críticas resultantes de la COVID-19 antes y con mayor exactitud”, dijo Ritankar Das, presidente y director ejecutivo de Dascena. “La identificación temprana de pacientes en riesgo de descompensación respiratoria o inestabilidad hemodinámica permitiría a los médicos monitorear más agresivamente a estos pacientes en un ambiente controlado y brindar un tratamiento más temprano”.

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Dascena, Inc.