Estudio encuentra que los algoritmos computacionales podrían transformar el diagnóstico y la atención de la COVID-19

El estudio realizado por investigadores de la Universidad de Eswatini (Kwaluseni, Eswatini) encontró que los algoritmos computacionales podrían transformar el diagnóstico y la atención de la COVID-19 para los países de ingresos bajos.

Con la aparición de nuevas variantes de COVID-19 y el aumento continuo de las infecciones, se requieren con urgencia sistemas de software de diagnóstico efectivos para respaldar los servicios de análisis de virus cada vez más sobrecargados. Además, estos sistemas de software pueden ayudar a detener la propagación de la COVID-19 al permitir la identificación temprana de nuevos casos. Esto puede ser particularmente importante en países de bajos ingresos donde el personal médico y las instalaciones son limitados.

Los algoritmos computacionales también pueden desempeñar un papel valioso en la identificación de casos que los métodos tradicionales de diagnóstico clínico pueden pasar por alto; por ejemplo, infecciones en personas con ciertas enfermedades subyacentes. Si bien los modelos de inteligencia artificial ya están disponibles para respaldar el diagnóstico de la COVID-19, la mayoría se utilizan para interpretar datos de imágenes de rayos X y no siempre son efectivos en el diagnóstico durante la etapa inicial, cuando los sistemas respiratorio y cardiovascular del paciente pueden mostrar pocos signos del virus.

En el estudio, los investigadores probaron la capacidad de siete algoritmos computacionales para diagnosticar la COVID-19 en una etapa temprana, según los siguientes síntomas comunes: fiebre o escalofríos, tos, falta de aliento o dificultad para respirar, fatiga, dolores musculares o corporales, dolor de cabeza, pérdida del gusto o del olfato, dolor de garganta, congestión o secreción nasal, náuseas o vómitos y diarrea Los investigadores encontraron que los algoritmos Multilayer Perceptron, Fuzzy Cognitive Map y Deep Neural Network superaron a Logistic Regression, Naïve Bayes, Decision Tree y Support Vector Machine. Los investigadores creen que estos hallazgos podrían guiar los desarrollos futuros de software.

“Esta información podría adoptarse para desarrollar un software basado en inteligencia que tanto el personal médico como los pacientes puedan usar para el diagnóstico temprano de la COVID-19 cuando estos síntomas están presentes. En el momento en que realizamos esta investigación, no pudimos encontrar ningún otro estudio que hubiera aplicado alguna de las técnicas inteligentes enumeradas para el diagnóstico de COVID-19 utilizando estos síntomas comunes”, dijo Boluwaji A. Akinnuwesi, profesor asociado en el Departamento de Ciencias Informáticas en la Universidad de Eswatini. “Usar estos algoritmos es una mejor opción que exponer a los pacientes a rayos X, que, además, no siempre son fácilmente accesibles. Los tres algoritmos de mejor rendimiento tienen el potencial de convertirse en un software ampliamente disponible, lo que aumenta el acceso a un diagnóstico rápido y asequible de la infección por COVID-19, que es particularmente importante para los países de bajos ingresos, como sucede en África”.

Enlace relacionado:
Universidad de Eswatini