El IIS La Fe trabaja en una herramienta basada en la ciencia de datos para poder anticiparse a la evolución, alcance y gravedad de la COVID-19

El proyecto, liderado por la Unidad Mixta de Investigación en Tecnologías de la Información y la Comunicación Aplicadas a la Reingeniería de Procesos Sociosanitarios del IIS La Fe que dirige el doctor Bernardo Valdivieso, cuenta también como socios con el Instituto Tecnológico de Informática (ITI), el Instituto Valenciano de Inteligencia Artificial de la UPV, y la empresa Lucentia de la Universidad de Alicante. El proyecto plantea el estudio, desarrollo, y evaluación de diferentes modelos predictivos y descriptivos sobre la COVID-19 que permitan analizar y estimar de forma probabilística la evolución, tratamiento y gestión hospitalaria así como comparar la evolución del impacto de la COVID-19 en relación con otros lugares y momentos.

Mejorar la respuesta asistencial y preventiva

El objetivo es identificar posibles factores de riesgo que estén asociados a las diferencias en la afectación, evolución y resultado de la infección en diferentes individuos y desarrollar y adaptar las herramientas de machine learning, disponibles en la actualidad, para mejorar el diagnóstico y pronóstico de la enfermedad. La finalidad última es anticiparse al número de contagios y a su gravedad, es decir, adelantar el diagnóstico y conocer anticipadamente la evolución de la enfermedad.

El análisis masivo de los datos clínicos de pacientes y población sana posibilitarán el desarrollo de herramientas predictivas capaces de pronosticar la evolución clínica de cada paciente, personalizar las líneas de tratamiento, optimizar la gestión de recursos asistenciales, identificar factores de riego, reconocer nuevos síntomas o signos clínicos, así como mejorar la respuesta asistencial y preventiva.

Según el doctor Bernardo Valdivieso, responsable del proyecto del IIS La Fe, ''predecir la evolución e impacto de la epidemia es fundamental para la toma de decisiones. El análisis de datos masivos mediante técnicas de Big Data e inteligencia artificial posibilitará la detección temprana de la enfermedad, así como de complicaciones graves asociadas a la COVID19. Así mismo, permitirá desarrollar e implementar herramientas que faciliten la predicción de los recursos necesarios para hacer frente a la pandemia'.

Predicción de la evolución del coronavirus en pacientes y en la demanda hospitalaria

Con el estudio tanto de pacientes sanos como diagnosticados, se desarrollarán modelos predictivos para todos los estados de la enfermedad que podrán predecir las probabilidades que tiene una persona de incubación, hospitalización, manifestaciones graves, aquellos que pueden derivar a las UCI con o sin posible uso de respiradores y aquellos que tienen más probabilidad de fallecimiento.

En todos estos casos se harán modelos predictivos probabilísticos del estado, pero también modelos de predicción temporales de inicio y duración que ayuden en el seguimiento y monitorización de las respuestas clínicas de los pacientes. Esta monitorización no solo permitirá identificar tanto nuevos síntomas y signos clínicos en la población, sino también factores de riesgo de contagio en profesionales sanitarios.

El proyecto también contempla el estudio de las variables que tienen un mayor impacto en la evolución clínica. Así, se desarrollarán modelos que permitan analizar el éxito de los tratamientos administrados a pacientes diagnosticados con COVID-19, y se utilizarán para identificar nuevos tratamientos. Con toda esta información se desarrollarán modelos predictivos de demanda de servicios sanitarios con el fin de optimizar la gestión de los recursos asistenciales.

El proyecto surgió como resultado de las conversaciones de un grupo de trabajo multidisciplinar de clínicos y científicos de datos promovido por la secretaria autonómica de Universidades e Investigación, Carmen Beviá, para fomentar el trabajo mixto entre expertos en inteligencia artificial y ciencia de datos, representantes de Sanidad y de respuesta de emergencias.

Con este proyecto multidisciplinar el IIS La Fe busca mejorar la evidencia científica y la gestión de la crisis sanitaria actual integrando técnicas de estadística avanzada e inteligencia artificial en la práctica clínica asistencial.