Perfil del paciente Covid-19 en UCI: más de 58 años, con fiebre y taquipnea

En la actual cruzada mundial contra la trágica pandemia del coronavirus, la capacidad de los médicos para pronosticar, de forma precoz, el nivel de gravedad de los enfermos es determinante para salvar vidas. Un novedoso modelo predictivo desarrollado por investigadores y médicos españoles a partir del uso de inteligencia artificial, ha identificado el perfil de paciente con coronavirus que tiene más posibilidades de agravarse, y por tanto de ingresar en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) de un hospital una vez diagnosticada la  enfermedad, también desde el centro de salud.

El sistema combina tres indicadores clave muy  fáciles de detectar: edad superior a 58 años, fiebre por encima de 39 grados (o inferior pero  acompañada de problemas respiratorios, especialmente cuando son crepitantes) y taquipnea, es decir, más de 20 respiraciones por minuto.

“Dichos factores son un dato muy útil; los  profesionales sanitarios los pueden incorporar fácilmente a su práctica clínica, para remitir de  inmediato a los pacientes con peor pronóstico a los hospitales, antes de que empeore su  condición”, explica Ignacio H. Medrano, fundador y director médico de Savana.

Una tecnología basada en el machine learning

Para el desarrollo del modelo, que está siendo incorporado ya en los protocolos de actuación Covid-19 de varios hospitales españoles, se han aplicado técnicas de aprendizaje automático o machine learning y procesamiento del lenguaje natural NLP. Esta tecnología permite detectar de forma automática asociaciones significativas entre variables.

La iniciativa es fruto del trabajo científico, denominado “Características clínicas y factores pronósticos de ingreso en Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) de pacientes con Covid-19: estudio retrospectivo usando aprendizaje  automático y procesamiento del lenguaje natural”, que acaba de publicarse en el Journal of Medical Internet Research.

En una segunda fase del proyecto se intentará mejorar el manejo clínico de los pacientes y su tratamiento. El estudio forma parte de la macro investigación internacional, Big COVIData, promovida por Savana, dentro del marco del ecosistema de investigación  colaborativa de esta empresa con cerca de 150 hospitales de Europa, Estados Unidos, Canadá y  Latinoamérica.

Principales conclusiones del estudio 

Según la investigación, las distintas variables clínicas condicionan los pronósticos: si un paciente de entre 40 y 79 años con Covid-19 tiene taquipnea y acude a urgencias, tras ser visto en Atención Primaria, con alta probabilidad necesitará ingreso en UCI, según el modelo. Por otro lado, si un paciente sin  taquipnea y menor de 56 años tiene fiebre inferior a 39 grados, necesitará UCI con poca probabilidad según el modelo.

En general, los síntomas más frecuentes asociados a hospitalizaciones por coronavirus son tos, fiebre y disnea o dificultad respiratoria, aunque estos se dan en menos del 50 por ciento de los pacientes. En concreto, la tos se produce en el 74,7 por ciento de los casos, la fiebre (66,3  por ciento), disnea (57,8 por ciento), crepitación respiratoria (36,1 por ciento),  taquipnea -hiperventilación por diversas afecciones- (32,5 por ciento). En cuanto a comorbilidad o enfermedades añadidas al coronavirus, la cardiovascular la padece el 72,3 por ciento; la diabetes, el 39,8  por ciento; la obesidad, el 22,9 por ciento; y las enfermedades respiratorias crónicas, el 6 por ciento. 

Otra de las principales conclusiones del estudio es que casi el 5 por ciento de los hospitalizados por coronavirus ingresa en UCI. A ello se añade un porcentaje residual de los pacientes contagiados que son inicialmente descartados de hospitalización, que también acaba requiriendo Cuidados Intensivos. Según las conclusiones del estudio, el 4,8 por ciento de los hospitalizados por Covid requiere UCI, aunque un 0,2 por ciento del total de los infectados no remitidos al hospital una vez diagnosticados, también necesitó ese tipo de cuidados médicos.

De entre los 1.353 pacientes hospitalizados, 65 de ellos necesitaron UCI, al igual que otros 18 que no habían sido previamente ingresados, hasta situar el total en 83. Las cifras confirman la  necesidad de acelerar la identificación precoz de los pacientes con peor pronóstico,  especialmente en el caso de aquellos que “a priori” no suscitan sospechas de gravedad pero que  finalmente requieren Cuidados Intensivos.