El servicio de Neumología del Hospital Universitario de Guadalajara, dependiente del Servicio de Salud de Castilla-La Mancha (SESCAM), realizó un estudio, que se publicó ayer, y para el que se valió de la herramienta de análisis clínico Sapiens, que se apoya en la tecnología Savana basada en la Inteligencia Artificial, Big Data y Machine Learning.
El estudio tiene como finalidad extraer conclusiones e información que permitan prever la evolución de pacientes con COVID-10, información “altamente relevante” de cara al abordaje de posibles rebrotes de la enfermedad, tal y como destacó el jefe del servicio de Neumología del Hospital de Guadalajara, el doctor José Luis Izquierdo Alonso.
Para ello, consideran que fue fundamental disponer de la plataforma Sapiens, una apuesta del SESCAM que se incorporó en 2019 dentro de la estrategia de innovación tecnológica. Sapiens permite a los profesionales acceder a la actividad asistencial registrada, tanto en Atención Primaria como Hospitalaria, con datos relevantes para conocer el estado de salud de la población en toda Castilla-La Mancha.
La plataforma ofrece grandes posibilidades a la hora de gestionar bases de datos y constituye una herramienta de gran potencial para investigaciones. Además, permite obtener información de calidad de forma inmediata, algo crucial en el abordaje de una emergencia sanitaria como la actual.
En este sentido, valoraron la apuesta del SESCAM por una herramienta que “nos ha permitido obtener en tiempo real una gran cantidad de información para el manejo de patologías como la Covid-19, ya que permite detectar problemas y monitorizarlos en tiempo real”. Una información, han subrayado, útil para el manejo de la enfermedad y que “nos permitirá estar más preparados en caso de producirse un posible rebrote”.
Consideran, por otra parte, que Sapiens puede proporcionar información muy relevante en la mejora del manejo clínico no sólo del COVID-19, sino de otras patologías. “Estas herramientas nos permiten estar a la vanguardia en recogida de información y ello nos permitirá una mejor planificación de cara al futuro”, han concluido.
Identificar síntomas clave
Para este estudio, que involucra a todos los centros sanitarios dependientes del SESCAM, se analizaron datos obtenidos entre el 1 de enero y el 30 de marzo. El objetivo es identificar síntomas que permitan prever la evolución de los pacientes desde su primer contacto con el médico y así analizar la eficacia de los tratamientos.
Así, se busca conocer qué factores o señales de alerta pueden indicar que un paciente va a tener una mala evolución y saberlo desde que aparecen los primeros síntomas, ya que “se ha dado el caso de pacientes que parecían estar relativamente bien e inmediatamente experimentaban un empeoramiento grave”.
Se observó que un índice muy sencillo con síntomas como la fiebre, la edad o la presencia de taquipnea (frecuencia respiratoria elevada) permite prever la evolución del paciente, su probabilidad de ingreso en UCI o incluso de fallecer, y así se pueden tomar decisiones cuanto antes dado que el COVID-19 “es una enfermedad que ha traído consigo complicaciones que no esperábamos”.
Al respecto, se han dado casos donde pacientes con patología previa de base han evolucionado mejor que pacientes que aparentemente no presentaban problemas previos o factores de riesgo y donde se dieron consecuencias graves e incluso fallecimientos. Asimismo, el estudio trata de analizar la eficacia de los tratamientos empleados en pacientes con esta enfermedad, “aspecto que genera gran controversia en la literatura científica”.
Ya se encuentra disponible la publicación previa o ‘preprint’ del estudio con los primeros resultados y a finales de agosto se espera disponer de información que permita identificar mejor a los pacientes, optimizar los tratamientos y determinar los mejores circuitos asistenciales ante un eventual rebrote de COVID-19.
Este estudio es solamente el primero de una lista de varios trabajos que se están realizando desde el servicio de Neumología y que se ha previsto enviar a revista científicas de impacto elevado.
