Inteligencia Artificial confirma que la pérdida de olfato es un síntoma de COVID-19


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Investigadores del King’s College de Londres, el Hospital General de Massachusetts y la empresa de ciencias de la salud ZOE han desarrollado un diagnóstico de Inteligencia Artificial (IA) que puede predecir si es probable que alguien tenga COVID-19 en función de sus síntomas. Sus hallazgos se publican hoy en Nature Medicine.

El modelo de IA utiliza datos de la aplicación COVID Symptom Study para predecir la infección por COVID-19, comparando los síntomas de las personas y los resultados de las pruebas tradicionales. Los investigadores dicen que esto puede proporcionar ayuda a las poblaciones donde el acceso a las pruebas es limitado. Dos ensayos clínicos en el Reino Unido y los EE. UU. comenzarán en breve.

Más de 3.3 millones de personas en todo el mundo han descargado la aplicación y la están usando para informar diariamente sobre su estado de salud, ya sea que se sientan bien o tengan síntomas nuevos, como tos persistente, fiebre, fatiga y pérdida de sabor u olfato (anosmia).


En este estudio, los investigadores analizaron los datos recopilados de poco menos de 2.5 millones de personas en el Reino Unido y los Estados Unidos que habían estado registrando regularmente su estado de salud en la aplicación, alrededor de un tercio de los cuales habían registrado síntomas asociados con COVID-19. De estas personas, 18,374 informaron haberse hecho una prueba de coronavirus, de las cuales 7,178 dieron positivo.

“Es un error centrarse solo en la fiebre y la tos… La pérdida de sabor y olfato es un predictor más fuerte del COVID-19”

El equipo de investigación investigó qué síntomas asociados con COVID-19 tenían más probabilidades de estar relacionados con una prueba positiva. Encontraron una amplia gama de síntomas en comparación con el resfriado o la gripe y advierten que es un error centrarse solo en la fiebre y la tos.

De hecho, descubrieron que la pérdida de sabor y olfato (anosmia) fue particularmente sorprendente, ya que dos tercios de los usuarios que dieron positivo para la infección por COVID informaron este síntoma, en comparación con poco más de una quinta parte de los participantes que dieron negativo. Los hallazgos sugieren que la anosmia es un predictor más fuerte de COVID-19 que la fiebre y respalda los informes anecdóticos de pérdida de olfato y sabor como síntoma común de la enfermedad.

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Los investigadores recomiendan un uso generalizado de la aplicación COVID Symptom Study para mejorar los modelos predictivos | Fuente: The Scientist

Luego, los investigadores crearon un modelo matemático que predijo con casi un 80% de precisión si un individuo podría tener COVID-19 en función de su edad, sexo y una combinación de cuatro síntomas clave: pérdida de olfato o sabor, tos severa o persistente, fatiga y… ¡saltarse las comidas! La aplicación de este modelo a todo el grupo de más de 800,000 usuarios de aplicaciones que experimentaron síntomas predijo que algo menos de una quinta parte de los que no estaban bien (17.42%) probablemente tenían COVID-19 en ese momento.

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El modelo no suple las pruebas pero hace más eficientes su gestión.

Los investigadores sugieren que combinar esta predicción de IA con el uso generalizado de la aplicación podría ayudar a identificar a aquellos que probablemente sean portadores del sars-cov-2, tan pronto como comiencen a aparecer los primeros síntomas. Esto ayudaría a enfocar los esfuerzos de seguimiento y prueba donde más se necesitan.

El profesor Tim Spector, del King’s College de Londres, dijo: “Nuestros resultados sugieren que la pérdida del gusto y el olfato es una señal de alerta temprana de la infección por COVID-19 y debe incluirse en la detección de rutina de la enfermedad. Instamos firmemente a los gobiernos y las autoridades de salud de todo el mundo a que haga que esta información sea más ampliamente conocida y aconseje a cualquiera que experimente una pérdida repentina de olfato o sabor que asuma que está infectada y que siga las pautas locales de autoaislamiento “.

Con información de Nature Medicine, Phys.org y MedicalXpress | Selección, traducción y edición del Colectivo Alterius

 


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