Investigadores de la UMU desarrollan un modelo que predice el riesgo de mortalidad de pacientes de Covid-19 en su ingreso hospitalario
La insuficiencia renal y la obesidad son las dos enfermedades crónicas más determinantes
De izquierda a derecha, los investigadores de la UMU José Tomás Palma, Alejandro Cisterna, Antonio Guillén y Juan A. Botía / UMU
Murcia
Miembros de los grupos de investigación de Sistemas Inteligentes y Telemática y de Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento de la Universidad de Murcia, junto con personal médico del Hospital 12 de Octubre de Madrid y la Clínica de la Universidad de Navarra, coordinados por el profesor de la UMU Juan Botía, desarrollan un modelo que predice el riesgo de mortalidad de pacientes de Covid-19 en su ingreso hospitalario.
El modelo desarrollado ha demostrado tener un 90% de efectividad y los resultados obtenidos se han publicado en la revista Scientific Reports, de la editorial Nature, con el título ‘A predictive model for hospitalization and survival to COVID-19 in a retrospective population-based study’.
En concreto, se trata de un proyecto de investigación destinado a establecer modelos de predicción gracias a la inteligencia artificial para conseguir que, en el momento del ingreso, se disponga de una predicción de cómo será la evolución del paciente y el pronóstico de su estado de salud tras la infección.
El modelo desarrollado ha demostrado tener un 90% de efectividad. Para llevar a cabo este proyecto se han estudiado los datos de 86.867 pacientes de la Región y concluye que los factores que suponen un mayor riesgo de cursar con gravedad la enfermedad son, la edad. A más edad del paciente, mayor riesgo. El sexo, ser hombre confiere un mayor riesgo de gravedad y enfermedades crónicas. La insuficiencia renal y la obesidad son las dos más determinantes.
Ana González
Periodista de la Cadena SER en la Región de Murcia.
