Investigadores del Clínic-IDIBAPS de Barcelona han identificado unos patrones que permiten aplicar, mediante inteligencia artificial, tratamientos personalizados a pacientes con Covid-19 y que han conseguido reducir la mortalidad en un 50%.
La aplicación de la inteligencia artificial ha permitido analizar más de un trillón de datos anonimizados de los pacientes del Clínic con Covid-19, según ha informado el centro este jueves en un comunicado. Con esta herramienta se ha conseguido predecir la evolución de los pacientes con una eficacia del 90 % y disminuir la mortalidad.
En el Clínic se han aplicado tratamientos personalizados a más de 2.000 pacientes ingresados, y se ha reducido la mortalidad en más de un 50 %, incluso en la población de edad más avanzada y/o con enfermedades de riesgo.
El estudio, publicado en la revisa Clinical Infectious Diseases, ha sido coordinado por Carolina Garcia-Vidal, especialista del Servicio de Enfermedades Infecciosas del Hospital Clínic e investigadora del grupo Infección nosocomial del IDIBAPS, que dirige el doctor Álex Soriano, último autor del estudio.
Según ha explicado García-Vidal, al inicio de la pandemia, los investigadores identificaron unos patrones en la analítica de los pacientes con Covid-19 que mostraban diferentes complicaciones clínicas y que, por tanto, requerían de una aproximación terapéutica específica.
A partir de este punto crearon una solución de inteligencia artificial capaz de analizar en tiempo real más de un trillón de datos anonimizados de pacientes con Covid-19, identificar los diferentes patrones clínicos y proponer un tratamiento personalizado para hacer el abordaje más adecuado para cada paciente.
También han creado una herramienta informática que proporciona un centro de control en tiempo real de todos los pacientes ingresados por Covid-19 en el Clínic, bajo la supervisión de un experto especialista en enfermedades infecciosas.
Detección precoz
Los resultados concluyen que la solución de inteligencia artificial desarrollada por el Hospital Clínic-IDIBAPS detecta de forma precoz estos patrones.
"El descubrimiento más importante de nuestro estudio ha sido que los patrones basados en analíticas reflejan diferentes situaciones clínicas, que pueden mejorar con un enfoque de terapia personalizada", ha indicado Carolina Garcia-Vidal.
El objetivo "no es suplantar el juicio clínico respecto a un paciente específico; más bien, queremos ofrecer una herramienta objetiva que pueda orientar a los médicos en los procesos de toma de decisiones clínicas", ha añadido.
Ahora, un equipo coordinado por la doctora Garcia-Vidal está desarrollando un proyecto, financiado por EIT Health, el Instituto Europeo de Innovación y Tecnología en Salud, para extender esta solución de inteligencia artificial a otros hospitales.
Entre otros, se cuenta con la participación de la Mutua de Terrassa y el Hospital Germans Trias i Pujol (Can Ruti) y, a nivel europeo, con los hospitales ERASMUS MC en los Países Bajos y el hospital universitario UZ Leuven, de la KU Leuven en Bélgica.
La investigadora ha precisado que "con este proyecto queremos llevar a cabo un estudio multicéntrico con una cohorte de pacientes más amplia para validar los resultados que hemos observado aplicando el algoritmo a los pacientes del Hospital Clínic".