La Inteligencia Artificial, gracias a los sistemas IBM Power, analizará miles de datos clínicos e imágenes médicas anónimas que han sido facilitadas por diversos hospitales de Madrid y Barcelona y por el programa de datos para investigación (Padris) de la Generalitat de Catalunya.

El objetivo de esta investigación es poder detectar, en pocos segundos, patrones tempranos que indiquen si un paciente va a generar insuficiencia respiratoria grave que pueda suponer su ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI).

Alrededor del 80% de los pacientes infectados por este virus sufre una enfermedad leve o asintomática, cerca de un 14% padece una forma grave que requiere hospitalización y, aproximadamente, un 5% evoluciona a enfermedad aguda con insuficiencia respiratoria grave que requiere su ingreso en 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. Desafortunadamente, no es fácil predecir qué pacientes desarrollarán un cuadro clínico grave”, destacó la doctora Judith García Aymerich, jefa del programa de Enfermedades no Transmisibles y Medio Ambiente de ISGlobal.

“Vamos a entrenar nuestro modelo tanto con datos de imágenes como la radiografía simple de tórax como con datos clínicos, ya que esto dotará a nuestro modelo de un poder predictivo mucho más grande”, afirmó el investigador Mario Ceresa de la Universidad 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”, añadió.

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 cuya puesta en producción o fase 2 se prevé en el último trimestre 2020.