Sábado, 30 de mayo de 2026

Especialistas crean modelo predictivo para identificar pacientes graves de Covid-19

Estudio para crear un modelo predictivo capaz de identificar a los pacientes más graves tan sólo por tres biomarcadores

Ciudad de México, 24-05-2020   A Amigon

Crédito foto: Karolina Grabowska from Pexels

Investigadores de diferentes universidades e instituciones de salud realizaron un estudio para delimitar los factores en la sangre, llamados biomarcadores, que podrían empeorar la gravedad, así como aumentar el riesgo de mortandad, de los pacientes contagiados de Covid-19, esto para crear un modelo de predicción de mortalidad capaz de salvar la vida de los pacientes críticos.

La investigación, publicada en la revista Nature Machine Learning, se realizó con una base de datos con muestras de sangre de 485 pacientes infectados con el virus SARS-CoV-2 de la región de Wuhan, China. Mediante tecnología machine learning se analizaron la información básica de los pacientes, síntomas, muestras de sangre, resultados de laboratorio con funciones de diversos órganos, coagulación, estudios de electrolitos y factores inflamatorios, entre otros, para clasificar las muestras entre pacientes generales, severos y críticos, y la supervivencia de cada grupo.

De entre los pacientes registrados en el Hospital Tongji de Wuhan se analizaron primero 375, de los cuales el 59.7% eran hombres; del total, 201 pacientes se recuperaron mientras 174 fallecieron, 148 de estas últimas fueron diagnosticadas como críticas. Los otros 110 pacientes se analizaron en otra fecha, con sólo 13 fallecidos.

Los resultados indicaron la presencia de tres biomarcadores clave en pacientes que fallecieron o se trataron de casos críticos: la deshidrogenasa láctica (LDH), los linfocitos y la proteína C-reactiva de alta sensibilidad (hs-CRP); con esta información se construyó un modelo predictivo.

Con grandes niveles de satisfacción, el análisis del horizonte de predicción fue capaz de predecir el resultado de los pacientes positivos 10 días antes mediante su muestra de sangre con un 90% de precisión, incluso hasta 18 días antes. Bajo esta predicción los profesionales de salud podrán actuar para asegurar la supervivencia del paciente.

El principal objetivo del estudio fue reconocer los pacientes con mayor riesgo de mortalidad debido a los biomarcadores encontrados en su sangre, de esta manera podrían identificarse y atenderse como prioridad por parte de los sistemas de salud en los países; asimismo, aunque aún se necesitan más pruebas, podría disminuirse la carga de los hospitales para seleccionar a los pacientes que no sólo pertenecen a las poblaciones más vulnerables, sino también incluir a las personas con mayor riesgo.

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