{"id":112553,"date":"2020-07-08T20:50:26","date_gmt":"2020-07-09T00:50:26","guid":{"rendered":"https:\/\/digital58.com.ve\/site\/?p=112553"},"modified":"2020-07-08T20:28:33","modified_gmt":"2020-07-09T00:28:33","slug":"usan-inteligencia-artificial-para-saber-si-un-paciente-con-coronavirus-precisara-uci","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digital58.com.ve\/site\/2020\/07\/08\/usan-inteligencia-artificial-para-saber-si-un-paciente-con-coronavirus-precisara-uci\/","title":{"rendered":"Usan inteligencia artificial para saber si un paciente con coronavirus precisar\u00e1 UCI"},"content":{"rendered":"

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Cient\u00edficos de la Universidad Pompeu Fabra (UPF) y del Instituto de Salud Global (ISglobal) de Barcelona desarrollan un modelo de inteligencia artificial con tecnolog\u00eda de IBM para predecir si un paciente con COVID generar\u00e1 insuficiencia respiratoria grave y requerir\u00e1 ingresar en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI).<\/p>\n

Barcelona, Espa\u00f1a, 8 de julio de 2020 (ND58).-<\/strong> En el proyecto est\u00e1n trabajando bioingenieros y epidemi\u00f3logos especializados en da\u00f1os respiratorios y neumolog\u00eda, que quieren que este modelo pueda detectar en pocos segundos patrones tempranos que indiquen la evoluci\u00f3n de la enfermedad.<\/p>\n

Para desarrollar el modelo, la UPF y ISGlobal est\u00e1n aplicando capacidades de inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo y las redes neuronales, junto con la potencia de procesamiento de los sistemas IBM Power, para analizar miles de datos cl\u00ednicos e im\u00e1genes m\u00e9dicas an\u00f3nimas facilitadas por varios hospitales de Madrid y Barcelona y por el programa de datos para investigaci\u00f3n de la Generalitat.<\/p>\n

Seg\u00fan los datos disponibles hasta ahora, alrededor del 80 % de los pacientes infectados por SARS-CoV-2 sufre una enfermedad leve o asintom\u00e1tica, cerca de un 14 % tiene una forma grave que requiere hospitalizaci\u00f3n y aproximadamente un 5% evoluciona a enfermedad aguda con insuficiencia respiratoria grave que requiere su ingreso en las UCI.<\/p>\n

\u00abConocer con antelaci\u00f3n una estimaci\u00f3n de los pacientes que van a ingresar en las UCI es fundamental para organizar la atenci\u00f3n sanitaria y priorizar los recursos en caso de nuevos brotes de la enfermedad, pero no es f\u00e1cil predecir qu\u00e9 pacientes desarrollar\u00e1n un cuadro cl\u00ednico grave\u00bb, seg\u00fan Judith Garc\u00eda Aymerich, jefe del programa de Enfermedades no Transmisibles y Medio Ambiente del ISGlobal, centro impulsado por \u00abLa Caixa\u00bb.<\/p>\n

\u00abVamos a entrenar nuestro modelo con datos de im\u00e1genes, como radiograf\u00edas simples de t\u00f3rax, y con datos cl\u00ednicos, para dotar el modelo de un poder predictivo mucho mayor\u00bb, ha a\u00f1adido el investigador Mario Ceresa.<\/p>\n

El proyecto est\u00e1 a\u00fan en fase uno de entrenamiento de los modelos con los datos de imagen y la puesta en producci\u00f3n y la fase dos se prev\u00e9 para el \u00faltimo trimestre de 2020.<\/p>

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