Una herramienta de aprendizaje automático puede ayudar a comprender cómo y por qué algunas personas desarrollan síntomas prolongados de COVID.
La investigación, dirigida por Justin Reese del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, Berkeley, California, y Peter Robinson del Laboratorio Jackson de Medicina Genómica, Farmington, CT, ha llevado al desarrollo de una herramienta de aprendizaje automático para ayudar a identificar diferentes tipos de COVID-19.
La herramienta de IA descrita en un Trabajo de investigación Publicado en eBioMedicine Analizar historias clínicas electrónicas (EHR) de personas que han sido diagnosticadas con COVID durante mucho tiempo.
Según el trabajo de investigación, después de analizar los registros de salud electrónicos de 6469 personas con COVID-19 confirmado y un diagnóstico prolongado posterior de COVID, el equipo encontró seis subtipos, o grupos, de síntomas prolongados de COVID.
Estos incluyen grupos con distintas anomalías pulmonares, cardiovasculares, neurológicas y psiquiátricas, y un grupo asociado con enfermedad grave y aumento de la mortalidad.
También analizaron las relaciones entre los síntomas prolongados de COVID, las enfermedades preexistentes, la edad y otros factores demográficos. Además, la herramienta de IA pudo mostrar que las cohortes seleccionadas eran generalizables en diferentes sistemas hospitalarios.
«Comparamos todos los síntomas de un par de pacientes de esta manera y obtenemos una puntuación de cuán similares son dos pacientes con COVID a largo plazo. Justin Reese dijo en presione soltar.
Según los autores del estudio, esta capacidad de identificar la agrupación entre las personas con COVID crónico proporciona una base para clasificar los subgrupos de tratamiento o los tratamientos. Además, el enfoque de aprendizaje automático se adapta a diferentes sistemas de puntuación. Esto significa que los investigadores pueden recopilar datos de una amplia gama de instalaciones médicas.
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