Investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV), junto con el Instituto de Investigación Sanitaria Incliva del Hospital Clínico de València y el Instituto de Investigación del Hospital Universitario 12 de Octubre de Madrid, trabajan en una nueva herramienta que ayudará a dar un pronóstico robusto para cada paciente con covid-19 en el momento del ingreso.

Se trata de un Sistema de Ayuda a la Decisión Clínica basado en técnicas de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático. Combinando información sobre síntomas, comorbilidades y pruebas de laboratorio, permite obtener ese pronóstico personalizado para cada paciente y clasificarlo según el nivel de gravedad al que pudiera llegar -por ejemplo, tras varios días puede sufrir una insuficiencia respiratoria aguda-, para lo que un tratamiento precoz sería fundamental. Uno de los principales desafíos para el aprendizaje automático en la Covid-19 es la calidad de los datos. Un reto al que esta herramienta del Biomedical Data Science Lab-Itaca de la UPV ayudará a responder.

Según explica Juan Miguel García-Gómez, coordinador del BDSLab-Itaca, el aprendizaje automático tiene el potencial de ayudar mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje no supervisado y supervisado a los Registros de Salud Electrónicos de los hospitales. Estas técnicas permiten extraer los patrones más significativos del historial del paciente, los síntomas y las pruebas de laboratorio en el momento del ingreso, hasta sus últimos datos de la UCI.