El Aprendizaje Automático Revela una Sorpresa del COVID

COVID surprise found with machine learning.

El análisis sugirió que la falla respiratoria a largo plazo y el riesgo de infección secundaria son mucho más comunes en pacientes con COVID-19 que las tormentas de citoquinas. ¶ Crédito: iStock

Investigadores de la Universidad Northwestern y la Universidad de Wisconsin utilizaron el aprendizaje automático (ML) para analizar los casos diarios de neumonía en una unidad de cuidados intensivos (UCI) basándose en registros electrónicos de salud, y obtuvieron sorprendentes conocimientos sobre los pacientes con COVID-19.

Al agrupar los días de los pacientes, el análisis de ML sugiere que los pacientes con COVID-19 en la UCI experimentan fallas respiratorias a largo plazo y el riesgo de infección secundaria con más frecuencia que las tormentas de citoquinas, reacciones inmunitarias graves en las que el cuerpo libera demasiadas citocinas (proteínas pequeñas importantes en la señalización celular) en la sangre demasiado rápido.

Los investigadores desarrollaron el marco de trabajo de ML CarpeDiem utilizando la plataforma Jupyter Notebook, compilando un conjunto de datos de 44 parámetros clínicos distintos para cada día del paciente, mientras que el agrupamiento produjo 14 cohortes con diferentes firmas de seis tipos de disfunción orgánica.

Catherine Gao de Northwestern dijo que los algoritmos de ML que utilizaron los investigadores les ayudaron a “ver patrones claros que tenían sentido clínico”. De IEEE Spectrum Ver artículo completo

Derechos de autor de los resúmenes © 2023 SmithBucklin, Washington, DC, EE. UU.

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