Los modelos de IA identifican a los pacientes con COVID-19 con mayor riesgo de muerte y lesiones

Los nuevos modelos de inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a los médicos a priorizar la atención al predecir qué pacientes con COVID-19 tienen mayor riesgo de morir o desarrollar lesiones renales durante la hospitalización.

El sofisticado software informático, desarrollado por investigadores de la Universidad de Waterloo, identifica a los pacientes vulnerables aprendiendo de casos anteriores de pacientes con COVID-19 con resultados clínicos conocidos.

«Existe un tremendo potencial para los modelos predictivos de IA como este, ya que pueden ayudar en gran medida a los médicos a identificar quién necesita más ayuda y con mayor urgencia, para aumentar las tasas de supervivencia y reducir las tasas de lesiones graves», dijo Alexander Wong, profesor de Diseño de Sistemas. Ingeniería en Waterloo.

Los nuevos modelos son parte de un proyecto de código abierto llamado COVID-Net que ha producido varias otras innovaciones desde el comienzo de la pandemia de coronavirus.

Los nuevos modelos de IA funcionan mediante el análisis de marcadores clínicos y bioquímicos, como los niveles de ferritina sérica, el uso de heparina terapéutica, la frecuencia cardíaca y la presión arterial, y descubren automáticamente patrones que predicen la muerte o el desarrollo de lesiones renales en un paciente.

Diseñados con tecnología de IA explicable, los modelos también explican en qué indicadores se basaron para sus predicciones, un requisito clave para dar a los médicos la confianza necesaria para actuar sobre los hallazgos.

La IA explicable es un conjunto de herramientas y marcos que se utilizan para ayudar a interpretar las predicciones realizadas por los modelos de aprendizaje automático.

«Los modelos de IA que proporcionan no solo predicciones, sino también la lógica detrás de las predicciones pueden mejorar en gran medida la confianza y la adopción generalizada para apoyar a los médicos en sus procesos de toma de decisiones a lo largo de todo el flujo de trabajo clínico», dijo Wong, director de Vision and Image Processing (VIP). ) Laboratorio en Waterloo. «Ese es el poder de la IA explicable».

Los investigadores colaboraron en los modelos con el Dr. Adrian Florea, médico de urgencias del CIUSSS de l’Ouest-de-l’Île-de-Montréal, y planean probarlos en entornos clínicos para obtener más información y mejorar su precisión.

Al igual que con investigaciones anteriores en el proyecto COVID-Net, también han puesto su trabajo y resultados a disposición de investigadores y científicos de todo el mundo.

«Los hospitales ya están extremadamente sobrecargados por la pandemia, especialmente con los aumentos recientes debido a Omicron y sus subvariantes y recombinantes», dijo Wong, presidente de investigación de Canadá en inteligencia artificial e imágenes médicas. «Tener modelos de IA para ayudar a los trabajadores de la salud a identificar quién necesita atención de una manera eficiente y efectiva puede reducir significativamente la carga, así como los costos de la atención médica».

Los investigadores esperan que los modelos sean fácilmente transferibles a otras enfermedades y afecciones, y ya están explorando su uso más allá de la COVID-19.

Hossein Aboutalebi y Maya Pavlova, ambos estudiantes del VIP Lab, contribuyeron al proyecto junto con el estudiante de doctorado Andrew Hryniowski y Mohammad Javad Shafiee, también profesor de ingeniería de diseño de sistemas en Waterloo.