«Nuestro algoritmo acierta la predicción de empeoramiento de Covid más del 80%»
1. Han desarrollado un algoritmo para predecir la evolución de los pacientes de Covid-19, pero ¿qué es exactamente y en qué consiste este sistema/algoritmo?
Dr. Alfonso Cabello: Se trata de un sistema de inteligencia artificial basado en el estudio retrospectivo de pacientes que han sufrido Covid-19, intentando descubrir patrones de comportamiento en los mismos con la finalidad de poder determinar si un paciente que ingresa en el hospital comienza a tener una trayectoria muy parecida a los ya estudiados. De esta forma podemos predecir si ese paciente va a tener un empeoramiento en su evolución en las próximas horas o días.
2. ¿De qué forma consigue predecirlo?
Antonio Herrero: Se ha realizado un estudio de los pacientes de forma retrospectiva y que han pasado por nuestros hospitales durante la primera ola (unos 15.000 entre los cuatro hospitales públicos que gestiona Quirónsalud en Madrid: los hospitales universitarios Fundación Jiménez Díaz (Madrid), Infanta Elena (Valdemoro), Rey Juan Carlos (Móstoles) y General de Villalba (Collado Villalba), buscando posibles patrones de comportamiento que explicaran lo que estaba sucediendo con la Covid-19. Entre los parámetros que hemos analizado están: indicadores de antecedentes de posibles patologías padecidas, 382 variables de laboratorio obtenidas a través de las analíticas realizadas durante su estancia, datos demográficos como edad y sexo, fármacos que se le administraban durante su estancia en el hospital, fármacos que estaban tomando de forma habitual en su casa, si al final habían ingresado en UCI o UCIR (Unidad de Cuidados Intermedios Respiratorios), si habían sido intubados o no y, además, añadimos las variables tomadas a su ingreso en urgencias, como la temperatura, la tensión, la saturación de oxígeno etc... Con todo esto aplicamos algoritmos de inteligencia artificial para ver si había variables relevantes que pudieran intervenir sobre el comportamiento de los pacientes en las siguientes horas. Y así fue.
3. ¿Qué aplicación real tiene, cómo funciona?
Antonio Herrero:
Tiene una aplicación en tiempo real, ofreciendo información adicional a los profesionales médicos de cara a la toma de decisiones en pacientes con Covid-19. Los datos de las variables más relevantes de un paciente generan una predicción sobre la evolución del mismo, saltando una alarma en tiempo real sobre dicho paciente, la cual se integra en su historia clínica. De esta manera, los profesionales disponen de esta información en todo momento para la toma de decisiones. Dicha información, además, se actualiza al mismo tiempo que se incorpora nueva información clínica sobre el paciente.
4. De esas 382 variables que miden y analizan ¿cuáles son las más relevantes?
Dr. Alfonso Cabello: Entre las variables más importantes que medimos encontramos 20 que pasamos a enumerar: creatinina, plaquetas, PCR (proteína C reactiva), LDH (lactato deshidrogenasa), glucosa, hemoglobina, linfocitos, tiempo de protombina (TTP), sodio, potasio, albumina, neutrófilos, ferritina, dímero D, saturación de oxígeno máxima y mínima, láctico, presión arterial de oxígeno (PaO2), si es fumador o no, fracción inspirada de oxígeno (FiO2), edad, sexo e índice de masa corporal (IMC).
5. ¿Qué porcentaje de «acierto» tiene?
Antonio Herrero: El porcentaje de acierto del algoritmo está por encima del 80%, lo que da bastante bastante fiabilidad a la predicción del mismo y pone en valor su utilidad.
6. ¿Desde cuándo trabajan con él?
Antonio Herrero: Empezamos a trabajar con este sistema en el Servicio de Urgencias a partir del pasado mes de septiembre. Esto nos permitió seguir entrenando el algoritmo para poder utilizarlo en el ámbito de la hospitalización a partir de mediados de diciembre e involucrar a los servicios de Hospitalización, UCIR y UCI.
7. ¿Cómo o en qué casos lo aplican?
Dr. Alfonso Cabello: El algoritmo se aplica en todos los pacientes que están hospitalizados por Covid-19, desde que ingresan en Urgencias.
8. ¿Con cuántos pacientes lo han probado?
Antonio Herrero: Desde que lo hemos puesto en marcha lo hemos aplicado sobre un total de 5.643 pacientes, contando los ingresados entre los citados cuatro hospitales.
9. ¿Hay un perfil tipo de paciente en el que su aplicación sea más significativa u ofrezca mejores resultados?
Dr. Alfonso Cabello: No, en principio no hay un perfil tipo, se aplica a todos los pacientes que han sido ingresados por Covid19; es decir, a todos las personas que han dado positivo en el SARS-CoV-2.
10. ¿Qué ventajas ofrece su empleo en cuanto al abordaje de los pacientes?
Dr. Alfonso Cabello: Las ventajas son múltiples. Las fundamentales, las centradas directamente en el paciente: mejorando la atención, la calidad y la seguridad en su proceso de salud, al disponer desde el principio de información que nos orienta sobre cómo puede evolucionar, permitiéndonos optimizar la toma de decisiones e intentar frenar el empeoramiento de los pacientes. Por otro lado, tiene un impacto positivo indirecto en el resto de los pacientes en su conjunto: la previsión nos ofrece información de los recursos asistenciales que podemos necesitar en las próximas horas o días, fundamentalmente en las áreas más sensibles (UCI/ UCIR), permitiéndonos coordinarnos con dichas unidades y teniendo siempre el recurso necesario para el paciente.