Detectan Covid-19 con inteligencia artificial

Un electrocardiograma (ECG) mediado por inteligencia artificial detecta estos cambios y puede servir como una prueba rápida y confiable para descartar la infección del virus.

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El electrocardiograma mejorado por inteligencia artificial fue capaz de detectar la infección por Covid-19 en la prueba con un valor predictivo positivo (gente infectada) del 37 por ciento y un valor predictivo negativo (gente no infectada) del 91 por ciento.

Al añadir otros sujetos normales de control para reflejar una prevalencia del virus del 5 por ciento, que es similar a la población real del mundo, el valor predictivo negativo escaló al 99.2 por ciento. Los resultados se publicaron en Mayo Clinic Proceedings.

El período de incubación de la Covid-19 es de 10 a 14 días, lo cual se considera largo comparado con otros virus frecuentes. Aunque muchas personas no muestran síntomas de la infección, sin saberlo, pueden poner en peligro a otros. Además, el tiempo para obtener resultados y los recursos clínicos necesarios para las pruebas actuales son considerables, sin mencionar que el acceso a las mismas también puede ser un problema. 

“De validarse prospectivamente con electrodos en un teléfono inteligente, el diagnóstico de la infección por COVID será aún más sencillo y esto resalta lo que se podría hacer con colaboraciones internacionales”, comentó el  Dr. Paul Friedman, director del Departamento de Medicina Cardiovascular en Mayo Clinic de Rochester. El Dr. Friedman es el autor experto del estudio.

Al tomar conciencia de la crisis mundial de salud, las partes interesadas de todo el mundo se unieron para crear un medio que satisficiera la necesidad de descartar de forma rápida, no invasiva y costo-eficaz la presencia de una infección aguda por Covid-19. El estudio incluyó datos poblacionales de distintas razas y se llevó a cabo a través de un consorcio mundial de voluntarios que abarcó cuatro continentes y 14 países.

“Las lecciones de este grupo mundial de trabajo mostraron lo que es factible, y la necesidad impulsó a los miembros de la industria y la educación a colaborar para juntos resolver dudas complejas respecto a cómo reunir y transferir los datos de varios centros con sistemas propios de electrocardiograma, expedientes médicos electrónicos y acceso variable a sus datos. Los esquemas para relacionarse y procesar datos que esta colaboración perfeccionó sustentan el futuro desarrollo y validación de nuevos algoritmos”, señaló el Dr Surai Kapa, electrofisiólogo cardíaco en Mayo Clinic.

Los investigadores usaron más de 26 mil electrocardiogramas para entrenar a la inteligencia artificial y cerca de otros 4 mil para validar las lecturas. Por último, probaron la inteligencia artificial en 7,870 electrocardiogramas que no se habían utilizado antes. En cada uno de estos grupos, la prevalencia de la Covid-19 era de alrededor del 33 por ciento.