Santiago Mazuelas publica un articulo sobre el proyecto Pronóstico precoz de las infecciones de Covid-19 vía Machine Learning

El artículo fue publicado para el evento AXA Healthy Days y el proyecto sobre el que trata está financiado por Axa Research Fund

Santiago Mazuelas, investigador Ramón y Cajal en Basque Center for Applied Mathematics – BCAM, ha contribuido al evento Axa Healthy Days con la publicación de un articulo sobre el proyecto “Pronóstico precoz de las infecciones de Covid-19 vía Machine Learning” en el que trabaja como investigador principal y en el que colaboran otros miembros del centro: Ruben Armañanzas, Adrian Diaz y Jose Segovia. El proyecto está financiado por AXA Reserach Fund dentro de la Convocatoria excepcional "Mitigar el riesgo tras la pandemia de COVID-19".

El proyecto, título original "Early Prognosis of COVID-19 Infections Via Machine Learning", desarrolla técnicas de aprendizaje automático para el pronóstico precoz de las infecciones por COVID-19 que predicen la gravedad futura de las infecciones utilizando datos sanitarios obtenidos poco después de la detección. Estos algoritmos pueden ser utilizados por sanitarios o personas relacionadas con la sanidad pública para poder tomar las decisiones oportunas con resultados favorables.

Las técnicas de aprendizaje desarrolladas en el proyecto utilizan una gran cantidad de registros sanitarios electrónicos para aprender la compleja relación entre las instancias de datos sanitarios y la gravedad de la COVID-19.

Mazuelas explica en el artículo que uno de los primeros algoritmos desarrollados es capaz de predecir el riesgo de un desenlace fatal cuando un nuevo paciente con COVID-19 ingresa en el hospital con una sensibilidad del 90% (tasa de verdaderos positivos) y una especificidad del 75% (tasa de verdaderos negativos). Algoritmos como este están diseñados para convertirse en una ayuda clave para los proveedores de asistencia sanitaria a la hora de evaluar a los pacientes que llegan.

Para poder acceder al artículo completo en el siguiente enlace: https://virtualhealthdays.com/