Calculador de supervivencia con IA para la COVID-19 suministra el puntaje de riesgo del paciente, el tiempo esperado hasta la muerte y la probabilidad de supervivencia

El estudio presenta una colección de más de 5.000 pacientes COVID positivos ingresados en 11 hospitales públicos de Nueva York. Los exámenes de sangre obtenidos durante el ingreso fueron analizados por una red neuronal de aprendizaje profundo, BloodAge, para cuantificar la intensidad del proceso de envejecimiento. La red toma un panel de sangre típico y devuelve su edad biológica, que puede ser mayor o menor que su edad cronológica.

Dos modelos de supervivencia (riesgos proporcionales de Cox, regresión logística) mostraron que las predicciones de BloodAge tienen más impacto sobre la supervivencia de un paciente que la edad cronológica. En términos de tiempo esperado hasta la muerte (TTD), cada año adicional de BloodAge fue equivalente a una reducción de un día en TTD. Uno de los modelos de supervivencia se transformó en una calculadora TTD. Requiere que un médico ingrese 15 variables, incluidos síntomas y comorbilidades, para devolver el puntaje de riesgo COVID de un paciente, el TTD esperado y la curva de probabilidad de supervivencia.

A pesar del esfuerzo global para combatir la pandemia, esta permanece. Los hospitales de todo el mundo están más allá de su capacidad con la aparición de nuevas cepas y la relajación prematura de las medidas anti-COVID. En tales circunstancias, la estratificación del riesgo de los pacientes ingresados sigue siendo una necesidad esencial, aunque sombría.

“La edad fue reconocida como el principal factor de riesgo que afecta la supervivencia de los pacientes desde el comienzo mismo de la pandemia. Se ha informado que los ancianos tienen la tasa de mortalidad más alta, además de sufrir más complicaciones en numerosos estudios. Mientras tanto, la mayoría de los estudios ignoran que no existe un ritmo universal de envejecimiento”, dijo Jamie Gibson, director ejecutivo de la empresa. “Algunas personas envejecen más rápido que otras. Esta noción es obvia para los profesionales médicos, que han adquirido la capacidad de diferenciar entre los mayores y los menores de edad a lo largo de los años de práctica. Sin embargo, los registros oficiales carecen de información sobre la verdadera edad biológica de los pacientes con COVID. El proyecto de investigación de Deep Longevity en colaboración con el Centro Médico Lincoln destaca la importancia de cuantificar la tasa de envejecimiento para un análisis de supervivencia exacto”.


Enlace relacionado:
Deep Longevity Limited