¿Cómo la inteligencia artificial está detectando infecciones en niños con asma?
El asma afecta a 262 millones de personas en el mundo y sigue siendo una de las principales causas de hospitalización infantil.
Un sistema de inteligencia artificial (IA) es capaz de identificar a los niños asmáticos con mayor riesgo de sufrir infecciones respiratorias graves o crisis severas desde los primeros años de vida.
El asma es una enfermedad que afecta a 262 millones de personas alrededor del mundo y que, en el caso de los menores, continúa siendo una de las principales causas de hospitalización.
El avance que desarrolló Mayo Clinic fue respaldado en un estudio publicado en la revista Journal of Allergy and Clinical Immunology indicó que la utilización de estas herramientas con IA pueden detectar estos riesgos desde los 3 años
“Estamos transitando de un enfoque reactivo a uno predictivo en el tratamiento del asma infantil. La meta es detectar a tiempo a los pacientes más vulnerables y prevenir las complicaciones”, explicó el pediatra y autor principal del estudio, Dr. Young Juhn.
De acuerdo con Juhn, para realizar la investigación, los especialistas analizaron las historias clínicas de más de 22.000 niños nacidos entre 1997 y 2016 en el sureste de Minnesota. Mediante algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de lenguaje natural, la IA pudo interpretar grandes volúmenes de información médica, incluyendo síntomas, antecedentes familiares y notas de los médicos tratantes.
Con esos datos, los investigadores aplicaron dos escalas diagnósticas, los Criterios de Asma Predeterminados y el Índice Predictivo del Asma, que evalúan señales como sibilancias frecuentes, tos persistente y presencia de alergias.
Los niños que cumplían ambos criterios formaron un grupo específico con riesgo elevado de complicaciones, indicó el especialista.
Las conclusiones fueron contundentes, de acuerdo con lo explicado por el médico: a los tres años de edad, los integrantes de este grupo tenían el doble de probabilidades de padecer neumonía y casi el triple de sufrir influenza, en comparación con otros menores del estudio.
Además, registraban más crisis asmáticas que requerían atención hospitalaria y el uso de esteroides. Entre las infecciones más detectadas figuró el virus respiratorio sincitial (VRS), especialmente común en menores de tres años.
Juhn indicó que el estudio también encontró que estos niños presentaban mayor incidencia de antecedentes familiares de asma y alergias, así como marcadores de inflamación alérgica en sus análisis de laboratorio.
Estos hallazgos, de acuerdo con lo abordado por el experto, sugieren la existencia de un subtipo de asma particularmente vulnerable, en el cual la IA puede convertirse en una herramienta clave para la detección temprana y la prevención de complicaciones.
El siguiente paso del equipo será probar las herramientas en entornos clínicos más diversos y combinarlas con datos biológicos que permitan afinar la identificación de cada subtipo de asma.
El proyecto contó con el apoyo de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de Estados Unidos.
