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Un método de big data predice la evolución de los pacientes covid con una precisión del 90 %

La Generalitat y la UA impulsan una aplicación financiada con 100.000 € de donaciones particulares

Un método basado en el uso de big data e inteligencia artificial impulsado por la Generalitat Valenciana y la Universidad de Alicante (UA) permite mejorar la atención a pacientes de covid-19 ya que predice cómo evolucionarán de la enfermedad con una precisión del 90 %. Se trata de una aplicación, financiada con 100.000 euros procedentes de donaciones, que posibilita al médico un diagnóstico precoz y el diseño de tratamientos personalizados en base al análisis de las patologías previas que han sufrido los enfermos, de los tratamientos recibidos, de los resultados obtenidos y de cómo evolucionan de la infección por SARS-CoV-2.

En base al cruce de estos datos, los algoritmos sugieren la terapia con mayor éxito para cada paciente evitando al máximo situaciones irreversibles que podrían conducir a la muerte. El conseller de Hacienda, Vicent Soler, y la consellera de Innovación, Carolina Pascual, junto a la rectora, Amparo Navarro, presentaron ayer en Alicante el proyecto desarrollado por el grupo de investigación Lucentia de la UA. En este nuevo método de investigación colaboran La Fe de València, con los investigadores María Eugenia Gas, José Luis Vallés y Alba Loras, y Bernardo Baldivieso; y el Hospital de Elda, a través de los doctores Reyes Pascual y Eleuterio Llorca, presidente del comité científico de la Sociedad Valenciana de Neumología.

El director del equipo investigador Lucentia y catedrático del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UA, Juan Carlos Trujillo, explicó los pormenores del modelo, entrenado en su primera fase con variables proporcionadas por el Instituto de Investigación Sanitaria La Fe de València, habiendo desarrollado un modelo de superación de la enfermedad en base a comorbilidades con una tasa de precisión del 90% resultados comparables a otros modelos publicados por la comunidad internacional».

De momento se han incluido en el algoritmo y analizado más de 3.000 variables pertenecientes a 6.000 pacientes, con muy pocos fallos en el modelo cuando predecía que el paciente no fallecía y finalmente sí, dijo Trujillo. «Esta aplicación no solo se puede integrar con los hospitales de la Comunidad Valenciana. Lo estamos haciendo abierto para que sea fácilmente exportable a todos los hospitales del Estado. Si hibridamos de forma correcta las tecnologías de la información con el conocimiento de expertos y facultativos, podemos colaborar de forma conjunta para conseguir una medicina más personalizada y enfocada en el paciente; y no diagnósticos estándares», explicó.

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