Machine Learning aplicado a datos sanitarios

Juan Carlos Trujillo presenta un modelo basado en Machine Learning capaz de predecir muertes y pacientes de riesgo a causa del SARS-COV-2 en el VII Encuentro de Investigadores del ISABIAL

Nuestro director, Juan Carlos Trujillo, ha participado este viernes, 25 de noviembre, en el “V Día de la Investigación Clínica del Departamento de Salud de Alicante – Hospital General y VII Encuentro de Investigadores del Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante”, organizado por ISABIAL.

Esta jornada ha contado con diferentes bloques de presentaciones, entre las cuales destacamos el grupo “Investigación en Enfermedades Reumáticas y Autoinmunes”, donde ha intervenido Trujillo con la presentación de la publicación “Machine learning model from a Spanish cohort for prediction of SARS‑COV‑2 mortality risk and critical patients”. El director de Lucentia es autor de esta investigación junto a tres investigadores más del grupo, Alejandro Reina, Alejandro Maté y José M. Barrera. Además, también contaron para el estudio con el director de calidad y planificación del Departamento de Salud del Hospital La Fe, Bernardo Valdivieso, y con la investigadora del Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital La Fe, María-Eugenia Gas.

La indagación de los cinco investigadores sobre qué pacientes infectados por #SARS-COV-2 eran los que necesitaban unos cuidados más intensivos y quiénes no iban a poder superar la enfermedad, llevó al desarrollo de un #modelo, basado en técnicas de #machinelearning. Este es capaz de predecir la probabilidad de muerte de infectados por #SARS-COV-2 según el sexo, la edad y las comorbilidades que presentan. Asimismo, este #modelo es capaz de predecir qué comorbilidades puede desarrollar cada paciente, permitiendo un análisis what-if.

De igual manera, Trujillo ha querido destacar las conclusiones a las que llegaron con esta investigación, que se resumen en:

  • Es uno de los estudios con más datos de la primera variante
  • Los efectos pueden cambiar en cualquier momento por la aparición de vacunas y/o nuevas variantes del virus
  • El #BigData y la #inteligenciaartificial de forma conjunta nos van a permitir ofrecer soluciones que ayuden a los facultativos a tomar decisiones basadas en datos cuantitativos y, sobre todo, nos ayudará a predecir enfermedades

Por último, insistimos en que la participación de Trujillo en este encuentro ha sido posible gracias a su adhesión, junto a la de otros miembros de Lucentia, al Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante (ISABIAL).

Investigación financiada parcialmente por los proyectos Big data e Inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico de los afectados por la COVID-19 de la Generalitat Valenciana, #Aether-UA del Ministerio de Ciencia e Innovación y, #Balladeer (PROMETEO/2021/088) dentro del programa Prometeo de la Consellería de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana.

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