Investigadors de l' Hospital Clínic-IDIBAPS de Barcelona han identificat uns patrons que permeten aplicar, mitjançant intel·ligència artificial, tractaments personalitzats a pacients amb Covid-19 i que han aconseguit reduir la mortalitat en un 50%.
L'aplicació de la intel·ligència artificial ha permès analitzar més d'un trilió de dades anonimitzades dels pacient del Clínic amb Covid-19, segons ha informat el centre aquest dijous en un comunicat. Amb aquesta eina s'ha aconseguit predir l'evolució dels pacients amb una eficàcia del 90% i disminuir així la mortalitat.
Més informació (Auto)
Título notícia (Auto)
Al Clínic s'han aplicat tractaments personalitzats a més de 2.000 pacients ingressats i s'ha reduït la mortalitat en més d'un 50%, fins i tot en la població d' edat més avançada o amb malalties de risc.
L'estudi, publicat en la revisa 'Clinical Infectious Diseases', ha sigut coordinat per Carolina Garcia-Vidal, especialista del Servei de Malalties Infeccioses de l'Hospital Clínic i investigadora del grup Infecció Nosocomial de l'IDIBAPS, que dirigeix el doctor Àlex Soriano, últim autor de l'estudi.
Els patrons, clau
Segons ha explicat García-Vidal, a l'inici de la pandèmia, els investigadors van identificar uns patrons en l'analítica dels pacients amb Covid-19 que mostraven diferents complicacions clíniques i que, per tant, requerien una aproximació terapèutica específica.
A partir d'aquest punt van crear una solució d'intel·ligència artificial capaç d'analitzar en temps real més d'un trilió de dades anonimitzades de pacients amb Covid-19, identificar els diferents patrons clínics i proposar un tractament personalitzat per fer l'abordatge més adequat per a cada pacient.
També han creat una eina informàtica que proporciona un centro de control en temps real de tots els pacients ingressats per Covid-19 al Clínic, sota la supervisió d'un expert especialista en malalties infeccioses.
Els resultats conclouen que la solució d'intel·ligència artificial desenvolupada per l'Hospital Clínic-IDIBAPS detecta de manera precoç aquests patrons. «El descobriment més important del nostre estudi ha sigut que els patrons basats en analítiques reflecteixen diferents situacions clíniques, que poden millorar amb un enfocament de teràpia personalitzada», ha indicat Carolina Garcia-Vidal.
L'objectiu «no és suplantar el judici clínic respecte a un pacient específic; més aviat, volem oferir una eina objectiva que pugui orientar els metges en els processos de presa de decisions clíniques», ha afegit.
Pla per estendre el projecte
Ara, un equip coordinat per la doctora Garcia-Vidal està desenvolupant un projecte, finançat per EIT Health, l'Institut Europeu d'Innovació i Tecnologia en Salut, per estendre aquesta solució d'intel·ligència artificial a altres hospitals.
Entre d'altres, es compta amb la participació de la Mútua de Terrassa i l'Hospital Germans Trias i Pujol (Can Ruti) i, a nivell europeu, amb els hospitals ERASMUS MC als Països Baixos i l'hospital universitari UZ Leuven, de la KU Leuven a Bèlgica.
La investigadora ha precisat que «amb aquest projecte volem portar a terme un estudi multicèntric amb una cohort de pacients més àmplia per validar els resultats que hem observat aplicant l'algoritme als pacients de l'Hospital Clínic».