Cuando se inició la pandemia y comenzaron a multiplicarse los casos y a colapsarse los hospitales, los respiradores o ventiladores mecánicos se convirtieron en uno de los bienes más preciados. Son la esperanza de los pacientes que se ven afectados por la Covid-19 en su forma más grave y sufren el síndrome de distrés respiratorio agudo, por el cual sus pulmones tienen una respuesta inmunológica exagera que provoca insuficiencia respiratorio. Estos aparatos permiten que los pacientes reciban oxígeno en los pulmones y les pueden salvar la vida.
Uno de los grandes desafíos a los que nos hemos enfrentado con el coronavirus es no saber qué pacientes iban a terminar presentando este cuadro tan grave, pero poco a poco se va avanzando en el conocimiento de estas circunstancias. Un equipo de investigadores de la Universidad Case Western Reserve ha desarrollado una herramienta para ayudar al personal médico a determinar rápidamente qué pacientes con Covid-19 lo van a necesitar. La investigación ha sido publicada en el Journal of Biomedical and Health Informatics.
La herramienta, desarrollada a través del análisis de tomografías computarizadas de casi 900 pacientes con Covid-19 diagnosticados en 2020, pudo predecir la necesidad de un ventilador con una precisión del 84%. Según Anant Madabhushi, profesor de ingeniería biomédica del Instituto Donnell en Case Western Reserve y director del Centro de Imagen Computacional y Diagnóstico Personalizado (CCIPD). Se trata de una herramienta fundamental para los hospitales, ya que determina cuántos respiradores necesitarán.
Hasta la fecha, los médicos han carecido de una forma consistente y fiable de identificar qué pacientes recién admitidos con Covid-19 probablemente necesitarán ventiladores, información que podría resultar invaluable para los hospitales que administran suministros limitados.
Los investigadores del laboratorio de Madabhushi comenzaron sus esfuerzos para proporcionar una herramienta de este tipo mediante la evaluación de las exploraciones iniciales tomadas en 2020 de casi 900 pacientes de los EE. UU. Y de Wuhan, China, entre los primeros casos conocidos de la enfermedad causada por el nuevo coronavirus.
Madabhushi asegura que esas tomografías computarizadas revelaron, con la ayuda de computadoras de deep learning o Inteligencia Artificial (IA), características distintivas para los pacientes que luego terminaron en la unidad de cuidados intensivos (UCI) y necesitaron ayuda para respirar.