Una investigación tiene por objetivo predecir si un paciente COVID-19 desarrollará un cuadro clínico grave. De esta manera, aseguran los profesionales que la impulsan, se podrá reducir la presión sanitaria en los hospitales y, sobre todo, en las Unidades de Cuidados Intensivos
El número de pacientes COVID-19 vuelve a aumentar en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI), que ya tienen, según los datos del pasado viernes, 6 de noviembre, un porcentaje de ocupación sobre el total de estas camas, que roza el 30 por ciento.
Una segunda ola, advierten, que se debe controlar antes de que el sistema sanitario se sature de nuevo.
Por esta razón, la Universidad Pompeu Fabra (UPF), el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGLOBAL) e IBM han desarrollado un modelo para predecir la insuficiencia respiratoria grave de los pacientes COVID-19 y prevenir ingresos en UCI.
Desde la UPF explican que se trata de un modelo piloto basado en datos de imágenes, radiografías simples de tórax y en datos clínicos. Con ellos, garantizan, se podrá organizar la atención sanitaria y priorizar los recursos en caso de nuevos brotes de la enfermedad.
“Gracias a este proyecto, también se podrán ahorrar tratamientos innecesarios y enfocar la atención en los pacientes que más lo necesitan“, explica Mario Ceresa, investigador de la UPF.
A raíz de la demanda médica
Según los investigadores, alrededor del 80 % de los infectados sufre una enfermedad leve o asintomática.
El 14 % padece una forma grave que requiere hospitalización y, aproximadamente, un 5 por ciento evoluciona a una enfermedad aguda con insuficiencia respiratoria grave que requiere su ingreso en las UCI.
A pesar de que la situación pandémica hiciese “evidente” un proyecto de estas características, asegura Ceresa, fueron los propios médicos quienes demandaron la creación de una fórmula con la que poder predecir qué pacientes iban a necesitar estar o no en cuidados intensivos.
“Nosotros mantenemos contacto con muchos médicos, como de ISGlobal o de grandes hospitales como el Gregorio Marañón. Y ellos nos preguntaban si teníamos algo con lo que poder saber si un paciente iba a empeorar como para estar en la UCI“.
“Nos decían -relata Ceresa- que si pudiesen saber algo así, podrían atender mejor a los que lo necesitasen y mandar a casa con seguridad a los que no iban a empeorar“.
Previsto para 2021
Este proyecto estará disponible a partir de enero del próximo año.
El investigador de la Universidad Pompeu Fabra aclara que, muy a su pesar, los datos que deberían haber recibido para la investigación van con retraso, por lo que todavía queda trabajo por delante.
El modelo, cuya fase 2 se prevé para el último trimestre de 2020, cuenta con un equipo investigador de bioingenieros, epidemiólogos especializados en enfermedades respiratorias y neumología de la UPF e ISGlobal.
Una segunda opinión en segundos
Según Ceresa, todavía existe un porcentaje de la población que no se suele fiar de los resultados de una máquina y prefieren el diagnóstico del doctor.
“Es comprensible, pero el algoritmo no va a remplazar a un médico, sino que le va a ayudar a ahorrar tiempo entre tantos pacientes. A ver cosas que podrían llevarle el doble de tiempo“, argumenta el investigador.
“Se podría decir -reflexiona- que es como una segunda opinión“.
Una vez se dé por finalizado, el modelo podrá predecir la evolución del paciente en cuestión de segundos.
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