Herramienta de IA usa rayos X del tórax para identificar a los pacientes con COVID-19 con mayor probabilidad de desarrollar complicaciones potencialmente mortales con una exactitud del 80%

Por razones que aún no se comprenden completamente, la salud de algunos pacientes con la enfermedad empeora repentinamente, requiere cuidados intensivos y aumenta sus posibilidades de morir. En un intento por abordar esta necesidad, el equipo de NYU Langone introdujo no solo información de rayos X en su análisis informático, sino también la edad, la raza y el sexo de los pacientes, junto con varios signos vitales y resultados de pruebas de laboratorio, incluido el peso y la temperatura corporal y los niveles de células inmunes en sangre. También se incluyó en sus modelos matemáticos, que pueden aprender de los ejemplos, la necesidad de un ventilador mecánico y si cada paciente sobrevivió (2.405) o murió (538) a causa de sus infecciones.

Luego, los investigadores probaron el valor predictivo de la herramienta de software en 770 radiografías de tórax de otros 718 pacientes admitidos por COVID-19 a través del departamento de emergencias de los hospitales NYU Langone del 3 de marzo al 28 de junio de 2020. El programa informático predijo con exactitud cuatro de cada cinco pacientes infectados que requirieron cuidados intensivos y ventilación mecánica y/o fallecieron dentro de los cuatro días posteriores al ingreso.

Una gran ventaja de los programas de inteligencia artificial como este es que su exactitud se puede rastrear, actualizar y mejorar con más datos. El equipo planea agregar más información del paciente a medida que esté disponible y también realiza la evaluación de qué resultados de pruebas clínicas adicionales se podrían usar para mejorar su modelo de prueba. Como parte de una investigación adicional, el equipo espera implementar pronto la prueba de clasificación COVID-19 de NYU Langone con los médicos de emergencia y radiólogos y trabaja con los médicos para redactar pautas clínicas para su uso.

“Los médicos y radiólogos de la sala de emergencias necesitan herramientas efectivas, como nuestro programa, para identificar rápidamente a aquellos pacientes con COVID-19 cuya condición es más probable que se deteriore rápidamente, para que los proveedores de atención médica puedan monitorearlos más de cerca e intervenir antes”, dijo la coinvestigadora líder del estudio Farah Shamout, PhD, profesora asistente de ingeniería informática en el campus de la Universidad de Nueva York en Abu Dabi.

“Creemos que nuestra prueba de clasificación de COVID-19 representa la aplicación más grande de inteligencia artificial en radiología para abordar algunas de las necesidades más urgentes de pacientes y cuidadores durante la pandemia”, agregó Yiqiu “Artie” Shen, MS, estudiante de doctorado en el Centro de Ciencia de Datos de la NYU.

Enlace relacionado:
Facultad de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York