Un test sanguíneo para predecir las posibilidades de supervivencia ante la covid

La Universidad Europea Miguel de Cervantes (UEMC) ha colaborado en la creación de una Red Neuronal Artificial que puede estimar la supervivencia de estos pacientes a través de un simple análisis de sangre extraída en el momento del ingreso.

El profesor del Departamento de Ciencias de la Salud de la UEMC Alejandro Santos Lozano participó en este estudio junto con investigadores del Hospital 12 de Octubre de Madrid ('imas12'), el Grupo de Investigación de Bioquímica Clínica covid-19 y de la Universidad Europea de Madrid. El objetivo era crear un modelo matemático con el uso de la Inteligencia Artificial, (Redes Neuronales Artificiales), que permitiera estimar el pronóstico de los pacientes.

Las conclusiones, que publica la revista científica 'Clinical Chemistry and Laboratory Medicine', se lograron tras estudiar a 1.369 enfermos (1.090 supervivientes, hospitalización media antes del alta, 40 días) y 279 fallecidos (tiempo medio antes de la muerte, 6 días) hospitalizados en el 12 de Octubre entre el 28 de febrero y el 30 de marzo. En la fase de entrenamiento, el modelo «definió correctamente el 85% de la muestra», asegura este artículo científico. Unas cifras que en la prueba real mejoraron incluso hasta alcanzar un 88%.

Junto con una edad avanzada, «unos niveles más altos de lactato deshidrogenasa sérica (LDH) y otros más bajos de tasa de filtración glomerular (TFG), la albúmina y la hemoglobina fueron los principales predictores de mortalidad», concluyen los expertos.

El equipo de Santos Lozano insiste en el papel predictor de la albúmina sérica que en tasas elevadas «podría estar asociada con una mejor función respiratoria», mientras los niveles más bajos «predijeron un desenlace fatal».