Big COVIData evidencia diferencias de género en la COVID-19 utilizando la inteligencia artificial

El impacto de la COVID-19 es diferente entre hombres y mujeres, siendo ellas las que se han visto más afectadas por el nuevo coronavirus que los hombres. Además, ellas presentaron diferentes síntomas al inicio de la enfermedad, en los resultados clínicos y en los patrones de tratamiento. Este es el resultado del proyecto Big COVIData cuya principal novedad residen en que ha utilizado una metodología de análisis basada en inteligencia artificial.

El proyecto Big COVIData forma parte de la ‘Iniciativa Respiratoria’, impulsada por Savana, para el avance del conocimiento clínico global con inteligencia artificial. Se trata del primer estudio internacional que aplica BigData, el aprendizaje automático (más conocido como Machine Learning) y el procesamiento natural del lenguaje para definir las características clínicas y los factores predictivos de la evolución de los pacientes con COVID-19 en cuatro idiomas: inglés, francés, alemán y español.

“Cuando nosotros pensamos en machine learning en medicina, explica el doctor Ignacio Hernández Medrano, director médico y fundador de Savana, pensamos en uno de los grandes avance donde las máquinas pueden ayudar a los seres humanos: la clasificación”. Es decir, la asociación y segmentación de datos que nos sirve para el diagnóstico: la máquina que diagnostica al paciente, el chatbot que clasifica y hace el cribado de pacientes…

Predicción

“Sin embargo, tendemos a olvidar que hay otro avance, incluso, más relevante que es la predicción, la capacidad de anticiparnos, que en medicina la utilizamos para la estratificación de riesgo”, indica. “Esto ya se hacía pero con estadística clásica, con regresión con un número de variables relativamente limitado y preselecciónado apriorísticamente por el ser humano”, explica Medrano.

Con el uso de la inteligencia artificial, “ese análisis se puede expandir en varios órdenes de magnitud aplicando diferentes modelos como redes convolucionales, bosques aleatorios y otro tipo de técnicas que permite ver la interacción de todo con todo y estratificar el riesgo con una precisión que, de otro modo, no podríamos hacer”, argumenta el especialista.

Resultados del Big COVIData

El Big COVIData es uno de los estudios más amplios realizados, hasta el momento, sobre la infección por SARS-CoV-2. La investigación se ha desglosado en cuatro análisis diferentes sobre el coronavirus, aportando datos muy relevantes sobre el impacto de la infección en distintos grupos de población con enfermedades respiratorias crónicas (EPOC y asma).

En este sentido, se ha puesto de manifiesto que los pacientes con asma e infectados por COVID-19 eran personas mayores con un mayor riesgo debido a factores relacionados con la comorbilidad. En cuanto a la EPOC, se ha detectado que aumenta las complicaciones graves en caso de infección por coronavirus.

Gracias al estudio también se ha logrado identificar las características del perfil de enfermo de COVID-19 candidato a ser hospitalizado en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) una vez diagnosticado que es positivo. “Podíamos predecir qué enfermo iba a acabar en la UCI desde el momento en el que llamaba al centro de salud”, indica el doctor José Luis Izquierdo, jefe de Neumología del Hospital de Guadalajara y uno de los especialistas que ha participado en los estudios.

Metodología mediante uso de IA

A su juicio, la gran ventaja que ha aportado el Big COVIData es que ha puesto sobre la mesa que “el ensayo clínico no es el final, ya que no siempre consigue reflejar la realidad sanitaria de la población. Los resultados de los estudios llevados a la población real solo son aplicables en el 17% de la población con EPOC”, asegura.

“Los ensayos tienen una buena eficacia, pero con una mala validez externa, porque están tan seleccionados los pacientes que no es fácil aplicarlo a la vida real, es decir, no son efectivos. Siguen siendo útiles, pero necesitamos cambiar la manera de trabajar en los trabajos observacionales que complementan el ensayo clínico”, añade.

Un cambio que puede venir de la mano de la inteligencia artificial, como se ha demostrado en el Big COVIData, cuyas fortalezas, indica el doctor Izquierdo, también director de la cátedra sobre enfermedades inflamatorias de las vías aéreas de la Universidad de Alcalá de Henares, residen en:

• La rapidez de análisis de los datos, ya que “nos permitió analizar una población de más de un millón de pacientes con una inmediatez casi absoluta”.
• La reutilización de la evidencia científica generada por los clínicos.
• Y la detección y asociación de variables exploratorias “abriéndonos a nuevas líneas de trabajo que quizás no hubiéramos pensado con el sistema tradicional”, argumenta el neumólogo.

 

El proyecto está abierto a una siguiente fase de investigación donde se mantendrá el espíritu colaborativo de instituciones científico-médicas, con el objetivo de avanzar en el conocimiento clínico global y el desarrollo de tratamientos efectivos contra el coronavirus, haciendo uso de nuevas herramientas tecnológicas.

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