{"id":36105,"date":"2022-12-20T09:26:36","date_gmt":"2022-12-20T15:26:36","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=36105"},"modified":"2025-10-20T00:13:30","modified_gmt":"2025-10-20T06:13:30","slug":"modelo-de-ia-capaz-de-predecir-resultados-de-pruebas-covid","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/modelo-de-ia-capaz-de-predecir-resultados-de-pruebas-covid\/","title":{"rendered":"Modelo de IA capaz de predecir resultados de pruebas COVID"},"content":{"rendered":"
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Investigadores buscan encontrar correlaciones entre tests serol\u00f3gicos y moleculares para detecci\u00f3n de COVID-19 a trav\u00e9s de Inteligencia Artificial (IA).<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Estudio realizado en Florida Atlantic University muestra c\u00f3mo el uso de aprendizaje autom\u00e1tico proporciona nueva evidencia en el conocimiento acerca de c\u00f3mo los tests moleculares y tests serol\u00f3gicos est\u00e1n correlacionados.<\/p>

Las pruebas serol\u00f3gicas (sangre) y las moleculares son los m\u00e9todos m\u00e1s importantes para la detecci\u00f3n de COVID-19 en menor tiempo. Ambas pruebas utilizan mecanismos distintos. Por ejemplo, los tests moleculares eval\u00faan la presencia viral de ARN de SARS-CoV-2, mientras que los serol\u00f3gicos detectan la presencia de anticuerpos afectados por el mismo virus.<\/p>

En este sentido los investigadores de ingenier\u00eda e inform\u00e1tica de FAU entrenaron cinco clasificaciones para predecir resultados de pruebas COVID. El modelo predictivo utiliza datos f\u00e1ciles de obtener como caracter\u00edsticas de los s\u00edntomas, datos demogr\u00e1ficos, n\u00famero de d\u00edas despu\u00e9s de los s\u00edntomas, fiebre, temperatura corporal, edad y sexo.<\/p>

Los investigadores publicaron un estudio<\/a> que muestra los hallazgos de este modelo predictivo en la revista cient\u00edfica Smart Health. El cual muestra que los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden predecir las infecciones por COVID-19 a trav\u00e9s de caracter\u00edsticas sintom\u00e1ticas clave.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El n\u00famero de d\u00edas que los pacientes experimentan s\u00edntomas como fiebre y dificultad para respirar desempe\u00f1an un papel importante en los resultados de pruebas COVID. Asimismo, las pruebas moleculares cuentan con menos d\u00edas posteriores a la aparici\u00f3n de los s\u00edntomas, entre tres a ocho d\u00edas a diferencia de las pruebas serol\u00f3gicas que var\u00eda entre cinco hasta 38 d\u00edas. De esta forma la prueba molecular tiene una tasa de casos positivos m\u00e1s baja ya que mide la infecci\u00f3n actual solamente.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cNuestros resultados sugieren que el n\u00famero de d\u00edas posteriores a la aparici\u00f3n de los s\u00edntomas es muy importante para obtener un resultado positivo en la prueba COVID-19 y debe tenerse muy en cuenta a la hora de examinar a los pacientes\u201d, explic\u00f3 el Dr. Xingquan “Hill” Zhu autor principal del estudio.<\/p>

El estudio cont\u00f3 con el apoyo de un banco de pruebas de resultados de m\u00e1s de 2 mil 400 donantes con una o varias pruebas de cada participante y adem\u00e1s con pruebas moleculares o serol\u00f3gicas. \u201cEl modelado predictivo es complicado por muchas cuestiones desconcertantes sin respuesta en la investigaci\u00f3n. El banco de pruebas creado por nuestros investigadores es realmente novedoso y muestra claramente la correlaci\u00f3n entre los distintos tipos de pruebas COVID-19\u201d, explic\u00f3 la Dra. Stella Batalama, profesora de FAU.<\/p>

Asimismo, la Dra. Batalama, explic\u00f3 que los investigadores han desarrollado una nueva forma de reducir caracter\u00edsticas de s\u00edntomas que causan dificultes en la interpretaci\u00f3n cl\u00ednica. \u201cEstos enfoques de modelado predictivo basados en IA son cada vez m\u00e1s potentes para combatir las enfermedades infecciosas y muchos otros aspectos de la salud\u201d, concluy\u00f3.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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FAU<\/strong><\/p>

https:\/\/www.fau.edu\/newsdesk\/articles\/covid-machine-learning-study<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Investigadores buscan encontrar correlaciones entre tests serol\u00f3gicos y moleculares para detecci\u00f3n de COVID-19 a trav\u00e9s de Inteligencia Artificial (IA). Estudio realizado en Florida Atlantic University muestra c\u00f3mo el uso de aprendizaje autom\u00e1tico proporciona nueva evidencia en el conocimiento acerca de c\u00f3mo los tests moleculares y tests serol\u00f3gicos est\u00e1n correlacionados. Las pruebas serol\u00f3gicas (sangre) y las moleculares son los m\u00e9todos m\u00e1s importantes para la detecci\u00f3n de COVID-19 en menor tiempo. Ambas pruebas utilizan mecanismos distintos. Por ejemplo, los tests moleculares eval\u00faan la presencia viral de ARN de SARS-CoV-2, mientras que los serol\u00f3gicos detectan la presencia de anticuerpos afectados por el mismo virus. En este sentido los investigadores de ingenier\u00eda e inform\u00e1tica de FAU entrenaron cinco clasificaciones para predecir resultados de pruebas COVID. El modelo predictivo utiliza datos f\u00e1ciles de obtener como caracter\u00edsticas de los s\u00edntomas, datos demogr\u00e1ficos, n\u00famero de d\u00edas despu\u00e9s de los s\u00edntomas, fiebre, temperatura corporal, edad y sexo. Los investigadores publicaron un estudio que muestra los hallazgos de este modelo predictivo en la revista cient\u00edfica Smart Health. El cual muestra que los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden predecir las infecciones por COVID-19 a trav\u00e9s de caracter\u00edsticas sintom\u00e1ticas clave. El n\u00famero de d\u00edas que los pacientes experimentan s\u00edntomas como fiebre y dificultad para respirar desempe\u00f1an un papel importante en los resultados de pruebas COVID. Asimismo, las pruebas moleculares cuentan con menos d\u00edas posteriores a la aparici\u00f3n de los s\u00edntomas, entre tres a ocho d\u00edas a diferencia de las pruebas serol\u00f3gicas que var\u00eda entre cinco hasta 38 d\u00edas. De esta forma la prueba molecular tiene una tasa de casos positivos m\u00e1s baja ya que mide la infecci\u00f3n actual solamente. \u201cNuestros resultados sugieren que el n\u00famero de d\u00edas posteriores a la aparici\u00f3n de los s\u00edntomas es muy importante para obtener un resultado positivo en la prueba COVID-19 y debe tenerse muy en cuenta a la hora de examinar a los pacientes\u201d, explic\u00f3 el Dr. Xingquan “Hill” Zhu autor principal del estudio. El estudio cont\u00f3 con el apoyo de un banco de pruebas de resultados de m\u00e1s de 2 mil 400 donantes con una o varias pruebas de cada participante y adem\u00e1s con pruebas moleculares o serol\u00f3gicas. \u201cEl modelado predictivo es complicado por muchas cuestiones desconcertantes sin respuesta en la investigaci\u00f3n. El banco de pruebas creado por nuestros investigadores es realmente novedoso y muestra claramente la correlaci\u00f3n entre los distintos tipos de pruebas COVID-19\u201d, explic\u00f3 la Dra. Stella Batalama, profesora de FAU. Asimismo, la Dra. Batalama, explic\u00f3 que los investigadores han desarrollado una nueva forma de reducir caracter\u00edsticas de s\u00edntomas que causan dificultes en la interpretaci\u00f3n cl\u00ednica. \u201cEstos enfoques de modelado predictivo basados en IA son cada vez m\u00e1s potentes para combatir las enfermedades infecciosas y muchos otros aspectos de la salud\u201d, concluy\u00f3. 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