El sistema, elaborado con inteligencia artificial, ha demostrado efectividad en el 90% de los casos
Un grupo de investigadores de la Universidad de Murcia ha desarrollado un modelo de predicción apoyado en Inteligencia Artificial capaz de anticipar qué riesgo de mortalidad tiene un paciente de covid en el mismo instante en el que se produce su ingreso hospitalario.
La idea es que este algoritmo, que ha sido ensayado y testado con datos reales de pacientes de coronavirus de la Región de Murcia, pueda adaptarse a distintas patologías para facilitar la toma de decisiones médicas en momentos de alta presión hospitalaria.
El equipo, coordinado por el profesor de la Universidad de Murcia Juan Antonio Botía, utilizó los datos clínicos de 86.000 pacientes de covid facilitados por el Servicio Murciano de Salud para diseñar un modelo que, aplicado sobre enfermos reales, ha demostrado tener un 90% de efectividad.
El sistema se alimenta con las variables de riesgo de cada paciente (como edad, sexo o patologías previas) y es capaz de anticipar si la enfermedad puede provocarle la muerte y qué tipo de atención requerirá, según ha explicado Alejandro Cisterna, miembro del equipo investigador.
La investigación toma como referencia las características del covid, pero el mecanismo está diseñado para que sea posible adaptarlo a otras enfermedades que también pueden provocar situaciones de colapso hospitalario en las que sea necesario agilizar al máximo la toma de decisiones sobre los pacientes contagiados.
