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Investigadores del King's College London, el Hospital General de Massachusetts y la compañía de ciencias de la salud ZOE han desarrollado un diagnóstico de inteligencia artificial que puede predecir si es probable que una persona padezca Covid-19, la enfermedad que provoca el coronavirus, en función de sus síntomas.
El modelo de inteligencia artificial, publicado en la revista 'Nature Medicine', y que se va a probar próximamente en dos ensayos clínicos en Estados Unidos y Reino Unido, utiliza datos de la aplicación 'COVID Symptom Study' para predecir la infección por Covid-19, comparando los síntomas de las personas y los resultados de las pruebas tradicionales.
En este estudio, los investigadores analizaron los datos recopilados de poco menos de 2,5 millones de personas en el Reino Unido y los Estados Unidos que habían estado registrando regularmente su estado de salud en la aplicación, alrededor de un tercio de los cuales habían registrado síntomas asociados con Covid-19. De estos, 18.374 informaron haber tenido una prueba de coronavirus, y 7.178 personas dieron positivo.
El equipo de investigación investigó qué síntomas del Covid-19 tenían más probabilidades de estar asociados con una prueba positivo, observando una amplia gama de síntomas. De hecho, descubrieron que la pérdida de sabor y olfato (anosmia) fue particularmente sorprendente, ya que dos tercios de los usuarios que dieron positivo para la infección por coronavirus informaron este síntoma en comparación con poco más de una quinta parte de los participantes que dieron negativo.
Luego, los investigadores crearon un modelo matemático que predijo con casi un 80 por ciento de precisión si una persona podría tener Covid-19 en función de su edad, sexo y una combinación de cuatro síntomas clave: pérdida de olfato o sabor, tos severa o persistente, fatiga y saltear comidas.
Los investigadores sugieren que combinar esta predicción de inteligencia artificial con la adopción generalizada de la aplicación podría ayudar a identificar a aquellos que probablemente sean infecciosos tan pronto como comiencen a aparecer los primeros síntomas, enfocando los esfuerzos de seguimiento y prueba donde más se necesitan.
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