Estudio publicado en The Lancet, mostró un método para la identificación de pacientes con COVID-19 de larga duración a través de aprendizaje automático y datos del National COVID Cohort Collaborative's (N3C).
COVID prolongado o de larga duración, se caracteriza por incluir diversos síntomas como dificultad para respirar, fatiga, fiebre, dolor de cabeza, y otros problemas neurológicos. Estos síntomas pueden durar varios meses después del diagnóstico de COVID-19. Tras contar con síntomas similares a una infección normal por COVID-19, es necesario crear métodos para que su diagnóstico sea más eficaz y oportuna.
Investigadores médicos de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH), desarrollaron un método para la identificación de pacientes con COVID-19 prolongado, con el objetivo de desarrollar tratamientos y diagnósticos más rápidos. Para ello utilizaron datos del N3C, un repositorio electrónico de registros médicos electrónicos.
A través de los datos el N3C, los investigadores desarrollaron un modelo de aprendizaje automático, para la detección potencial de pacientes con COVID prolongado. La base de pacientes incluyó más de 1.7 millones de personas mayores de 18 años, con registros de haber asistido a servicios de emergencia por COVID-19, o de haber obtenido una prueba positiva a la infección.
Asimismo, examinaron el tratamiento y la medicación utilizada en más de 97 mil adultos que padecieron COVID-19. Y de igual forma analizaron datos de 597 pacientes que padecieron COVID de larga duración.
Gracias al aprendizaje automático, los investigadores lograron entrenar los modelos para filtrar cantidades masivas de datos. Los modelos buscaron patrones en los datos mencionados anteriormente y pudieron identificar las características principales de pacientes con diagnóstico de COVID de larga duración.
El estudio logró identificar características de la enfermedad, visitas al médico de los pacientes, síntomas distintos a COVID-19. “Una vez que pueda determinar quién tiene COVID prolongado en una gran base de datos de personas, puede comenzar a hacer preguntas sobre esas personas”, dijo el Dr. Josh Fessel, asesor clínico de RECOVER Initiative de los NIH.
Por otra parte, la Dra. Melissa Haendel, una de las autoras del estudio, explicó que para la identificación de pacientes con COVID prolongado es importante para realizar ensayos clínicos. “Los modelos pueden aprender de una mayor variedad de pacientes y volverse más precisos. Esperamos poder usar nuestro clasificador largo de pacientes con COVID para el reclutamiento de ensayos clínicos”.
Ingresa al siguiente enlace para consultar el estudio completo:
https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(22)00048-6/fulltext
Lorem fistrum por la gloria de mi madre esse jarl aliqua llevame al sircoo. De la pradera ullamco qué dise usteer está la cosa muy malar.
