Una nueva colaboración para combatir un virus novedoso
Gracias a la colaboración con varias instituciones de atención médica líderes en todo el mundo, iniciamos un proyecto de un año para explorar la validez de este concepto y desarrollar un modelo predictivo basado en el aprendizaje automático para probar el concepto. Armados con mas de 14,500 datos de pacientes no identificados con COVID-19, nuestros socios de investigación en el Hospital Metodista de Houston (TX, EE. UU.), en la Emory University Healthcare (GA, EE. UU.) y el Hospital Universitario de La Paz (España), llevamos a cabo un análisis retrospectivo que incluyó diversos datos clínicos, demográficos y de laboratorio. Basándonos en nuestra experiencia en pruebas moleculares, de hemostasia, hematología, química e inmunoensayo, comenzamos a combinar y revisar datos seleccionados de estudios de laboratorio explorando sus posibles relaciones interdependientes para desarrollar un modelo capaz de predecir la probable progresión a enfermedad grave y disfunción multiorgánica con amenaza de muerte en pacientes con COVID-19. Se identificaron y seleccionaron nueve parámetros de laboratorio clínicamente significativos para su inclusión en el algoritmo. Además de la edad del paciente: dímero D, lactato deshidrogenasa (LDH), linfocitos%, eosinófilos%, creatinina, proteína C reactiva (PCR), ferritina, PT-INR y troponina-I cardíaca.
Transformar los datos en una herramienta predictiva para ayudar potencialmente a los médicos en su toma de decisiones críticas
Siemens Healthineers posee más de 700 familias de patentes relacionadas con el aprendizaje automático y es líder en el campo de la inteligencia artificial (IA) para el cuidado de la salud y el aprendizaje automático profundo con más de 65 aplicaciones impulsadas por IA. Al integrar el talento de los segmentos más amplios de diagnóstico in vitro e innovaciones digitales de Siemens Healthineers, logramos agregar los diversos datos de los pacientes incluida su progresión a insuficiencia respiratoria aguda, daño orgánico en etapa terminal y la mortalidad hospitalaria a los 30 días. Luego, comenzamos a "entrenar" un sistema de inteligencia artificial para analizar estos datos y cómo estos valores de laboratorio y la edad del paciente pueden interrelacionarse algorítmicamente para determinar la probable progresión a estados graves de la enfermedad. Con cada conjunto adicional de datos de pacientes, el sistema de inteligencia artificial emergente reconoció patrones y aplicó análisis a nuevos perfiles de pacientes, percibiendo y analizando automáticamente valores y resultados para generar probabilidades. Este "entrenamiento" del sistema dio como resultado que el algoritmo de gravedad Atellica® COVID-191 se volviera más preciso con el tiempo.
Trabajando para poner el algoritmo potencialmente en uso dentro de la práctica clínica
Varios laboratorios de todo el mundo están evaluando ahora el Algoritmo Atellica® para la gravedad de la COVID-19 ¹ y así valorar los posibles beneficios clínicos que la inteligencia artificial puede ofrecer para ayudar a los médicos a gestionar los planes de tratamiento para los pacientes con COVID-19.
¿Le gustaría hacer una prueba con el algoritmo?
Obtenga acceso a una versión funcional del algoritmo para uso exclusivo con fines de educación, en la que puede ingresar los valores de laboratorio y la edad de un paciente potencial y así generar una puntuación de gravedad clínica de la COVID-19, incluida la probabilidad proyectada de uso del ventilador, daño orgánico en etapa terminal y la mortalidad intrahospitalaria a 30 días.
El algoritmo ha sido diseñado para su uso con el navegador web GOOGLE CHROME en computadoras, laptops y tabletas. El algoritmo no se ha optimizado para su uso en teléfonos inteligentes y por lo tanto, no se recomienda.
