Personalizar el tratamiento de la COVID-19 con ayuda de la inteligencia artificial reduce un 50% la mortalidad

Durante los peores días de la pandemia, las últimas semanas de marzo y las primeras de abril, el Hospital Clínic de Barcelona se encontró en una situación que jamás había vivido antes. “De repente, teníamos todo el hospital lleno de pacientes que estaban muy graves con una enfermedad que no conocíamos. Los médicos con más experiencia en el tratamiento de enfermedades infecciosas y enfermedades respiratorias no llegaban a todos los enfermos y otros especialistas nos tuvimos que hacer cargo directo de ellos”, ha recordado esta mañana la doctora Carolina García-Vidal, especialista del Servicio de Enfermedades Infecciosas del Hospital Clínic. La doctora ha explicado que a los médicos “novatos” en el manejo de estos pacientes les ayudó mucho que los investigadores y los compañeros con más experiencia identificaran unos patrones en las analíticas de los enfermos con COVID-19 que anticipaban tres complicaciones clínicas. Las tres podían ser tratadas pero requerían de una aproximación terapéutica distinta.

Los pacientes podían empeorar por una inflamación, por la aparición de coágulos o infecciones múltiples. Pero un paciente con una inflamación requiere antiinflamatorios y no le hará nada un antibiótico o un antifúngico, que es la medicación que necesitará un enfermo que desarrolle una infección. La doctora Garcia-Vidal, que llevaba año y medio trabajando en un proyecto de inteligencia artificial que lee en tiempo real el historial de un paciente y permite identificar patrones para personalizar tratamientos, se sumó al esfuerzo para reducir a la covid. Junto al equipo de investigadores del grupo de Infección Nocosomial del IDIBAPS, que dirige el doctor Álex Soriano, desarrolló una herramienta con inteligencia artificial capaz de analizar en tiempo real más de un trillón de datos anonimizados de pacientes con COVID-19, identificar los diferentes patrones clínicos y proponer un tratamiento personalizado para hacer el abordaje más adecuado para cada enfermo. Esta herramienta, que hoy ha presentado el equipo de investigadores del Clínic-IDIBAPS, ha reducido la mortalidad en más de un 50% de los pacientes con COVID-19. Incluso, los de más edad o con enfermedades de riesgo.

Acierta el diagnóstico en un 90% de los casos

El doctor Soriano ha explicado que también crearon una solución informática que ofrece información en tiempo real de todos los pacientes ingresados por COVID-19 en el hospital. Viene a ser un centro de control y está supervisado por un especialista en enfermedades infecciosas. Con esta información, un equipo médico se mueve por el hospital y detecta a los pacientes que pueden desarrollar una forma grave de la enfermedad. Este diagnóstico precoz ayuda a los médicos a decidir una terapia personalizada para cada paciente. “Hemos conseguido predecir a evolución de los pacientes con un 90% de eficacia”, se ha felicitado el doctor Soriano.

La doctora García-Vidal ha matizado que su objetivo en ningún caso es suplantar el juicio clínico de un profesional. “Nuestra herramienta más bien ayuda a orientar a los médicos a la hora de tomar decisiones clínicas”, ha dicho.

Una ayuda útil para otra ola

Esta idea de utilizar el potencial de la inteligencia artificial para predecir complicaciones de los enfermos y que tan buenos resultados ha obtenido está llamada a ser compartida. Los resultados se han publicado en la revista “Clinical Infectious Diseases”. Además, la doctora García-Vidal coordina un equipo que está desarrollando un proyecto para extender esta solución a otros hospitales. Está financiado por el Instituto Europeo de Innovación y Tecnología en Salud. Y ahora el equipo está preparando a compañeros para aplicar la solución en la Mutua de Terrassa, el Hospital Germans Trias i Pujol, además de los hospitales ERASMUS MC en los Países Bajos y el hospital universitario UZ Leuven. Con su colaboración se hará un estudio multicéntrico con una cohorte de pacientes más amplia para validar los resultados que “hemos observado aplicando el algoritmo a los pacientes del Hospital Clínic”, ha explicado García-Vidal.

En caso de una ola en otoño que amenace con tensionar los hospitales, este dispositivo puede ayudar a dar una respuesta ágil.