Un
algoritmo de
inteligencia artificial del tipo
Machine Learning (aprendizaje automático) de última generación ha confirmado que la edad es el principal factor
predictor de mortalidad por
Covid-19 en pacientes hospitalizados, según un nuevo estudio de muy amplia muestra, con más de 1.000 pacientes, que publica
Open Respiratory Archives, la revista científica open acces publicada por la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (
Separ).
“El objetivo de nuestro estudio ha sido identificar qué parámetros clínicos y analíticos, entre los que utilizamos de forma rutinaria en la práctica clínica, pueden
predecir los pacientes con mayor riesgo de morir por Covid-19. Para ello, nos hemos apoyado en el uso de un algoritmo de Machine Learning, a fin de
superar las limitaciones de muestra y diseño que ofrecían los estudios publicados hasta ahora al respecto”, expone
Irene Nieto, miembro de Separ y primera firmante del estudio.
La estratificación de riesgo de los pacientes con Covid-19, que puede manifestarse de forma leve, moderada o grave, es fundamental para derivar a los pacientes al recurso asistencial más adecuado en función de su evolución y gravedad, como las Unidades de Cuidados Respiratorios Intermedios (Ucris) o las UCIS. En las formas más severas, los pacientes afectados pueden desarrollar
insuficiencia respiratoria,
síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA),
disfunción multiorgánica e, incluso,
morir y los resultados de la literatura médica sobre los factores de riesgo de mortalidad en estos pacientes no estaban exentos de controversias y no eran concluyentes.
El conocimiento previo de la enfermedad sugería que la edad avanzada y parámetros como el
ácido láctico deshidrogenasa (LDH) sérica elevada o la linfopenia se relacionan con una peor evolución de la Covid-19, pero existían discrepancias respecto a otros parámetros examinados de modo rutinario como la hemoglobina o las plaquetas.
El estudio, basado en muestras de 1.246 pacientes ingresados
El nuevo estudio se ha efectuado en una
muestra de 1.246 pacientes ingresados en alguno de los once hospitales de la red asistencial de HM Hospitales-España, con una edad promedio de
65,36 años, de los cuales el 62 por ciento eran varones. Tras recolectar todos los datos clínicos, demográficos, analíticos y radiológicos de la historia clínica del paciente y analizarlos mediante un algoritmo de Machine Learning, se ha constatado la muerte de 168 pacientes, un 13 por ciento del total de la muestra, durante el ingreso hospitalario y que la mayoría de estos fallecidos han sido adultos mayores.
El estudio concluye que la edad avanzada es el principal factor predictor de mortalidad en pacientes con infección por SARS-CoV-2, aunque el impacto de los reactantes (proteínas que aumentan o disminuyen durante la fase aguda de la infección) y el tipo de
celularidad de la sangre también son factores relevantes. Los valores elevados de edad y de reactantes (D Dímero, la PCR, NA y creatinina), así como de glóbulos blancos identifican a pacientes con Covid-19 y con alto riesgo de morir.
Ante estos resultados, Nieto explica que “estos hallazgos pueden ser de gran utilidad para realizar el seguimiento de los pacientes con Covid-19 en la
práctica clínica y asignarles el recurso asistencial y medidas terapéuticas más adecuadas” y añade que "nuestro trabajo tiene dos fortalezas destacables: hemos utilizado un algoritmo de Machine Learning de última generación y una muestra amplia de pacientes, para llegar a estas conclusiones".
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