Inteligencia artificial para predecir la evolución de la covid-19

La UPF e ISGlobal trabajan con tecnología de IBM en un modelo que puede detectar patrones tempranos que indiquen si un paciente tendrá que ser ingresado en la UCI

Mario Ceresa, investigador del Grup de Recerca SIMBIOsys del Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions de la UPF | Cedida Mario Ceresa, investigador del Grup de Recerca SIMBIOsys del Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions de la UPF | Cedida

La Universitat Pompeu Fabra (UPF) y el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal), centro impulsado por la Fundación La Caixa, están trabajando en la creación de un modelo de inteligencia artificial que ayudará a predecir la insuficiencia respiratoria grave en pacientes de covid-19, empleando para el entrenamiento de los datos los sistemas de computación IBM Power.

Según informan en un comunicado, para conseguirlo, la UPF e ISGlobal están aplicando capacidades de la inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo y las redes neuronales, junto con la potencia de procesamiento de los sistemas IBM Power, para analizar miles de datos clínicos e imágenes médicas anónimas que han sido facilitadas por varios hospitales de Barcelona y Madrid y por el programa de datos para investigación (PADRIS) de la Generalitat de Catalunya. El objetivo de esta investigación es poder detectar, en pocos según, patrones tempranos que indiquen si un paciente generará insuficiencia respiratoria grave que pueda suponer su ingreso en la UCI.

Alrededor del 80% de los pacientes infectados por este virus sufre una enfermedad leve o asintomática, cerca de un 14% sufre una forma grave que requiere hospitalización y, aproximadamente, un 5% evoluciona a enfermedad aguda con insuficiencia respiratoria grave que requiere su ingreso a las unidades de cuidados intensivos. "Conocer con antelación una estimación de los pacientes que van a ingresar en las UCI es fundamental para organizar la atención sanitaria y priorizar los recursos en caso de nuevos brotes de la enfermedad. Desgraciadamente, no es fácil predecir qué pacientes desarrollarán un cuadro clínico grave", comenta Judith García Aymerich, ninguno del programa de Enfermedades no Transmisibles y Medio ambiente de ISGlobal.

Aymerich: "Conocer con antelación una estimación de los pacientes que van a ingresar en las UCI es fundamental para organizar la atención sanitaria y priorizar los recursos"

"Vamos a entrenar nuestro modelo tanto con datos de imágenes como por ejemplo la radiografía simple de tórax como también con datos clínicos, puesto que esto dotará nuestro modelo de un poder predictivo mucho más grande", afirma el investigador Mario Ceresa de la Universitat Pompeu Fabra. "Es una suerte poder contar con tecnologías punteras como los sistemas IBM Power, que nos permiten pasar de meses a días para obtener los resultados de nuestras investigaciones", añade Ceresa, también miembro del grupo de investigación SIMBIOsys del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la UPF.

"Estamos muy satisfechos de contribuir a este proyecto tan importante con tres de nuestros sistemas IBM Power. IBM está comprometida con la lucha contra la covid-19 y sus efectos en nuestra sociedad ", ha afirmado Joan Castillo, director de IBM Systems.

Actualmente, un equipo investigador de bioingenieros, epidemiólogos especializados en enfermedades respiratorias y neumología de la UPF e ISGlobal está trabajando en este proyecto piloto, que se encuentra en fase 1 de entrenamiento de los modelos con los datos de imagen y la puesta en producción o fase 2 se prevé para el último trimestre de 2020.

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