Actualmente, el mundo se enfrenta a una crisis de salud sin precedentes. Para rastrear y, con suerte, frenar esta pandemia, las pruebas de laboratorio a gran escala para COVID-19 se están generalizando. Sin embargo, las capacidades están lejos de poder testear a poblaciones enteras. Por lo tanto, muchos países han establecido líneas telefónicas directas para evaluar previamente a las personas que no están seguras sobre su estado de infección por COVID-19. Solo después de hablar con un operador y ser identificado como un caso potencial, a menudo debido a que es sintomático, se realizan las pruebas de laboratorio. Sin embargo, estas líneas directas están severamente saturadas en todo el mundo, lo que genera períodos de espera de una hora e, incluso, líneas desconectadas. Esto finalmente lleva a que muchos casos de COVID-19 no se diagnostiquen.
Una solución a la abrumadora cantidad de llamadas que inundan las líneas directas es realizar una preselección mediante enfoques basados en computadora. Los servicios digitales ya se utilizan para evaluación y triaje en varios países para reducir el estrés de los socorristas, por ejemplo, el servicio “digital 111” proporcionado por el NHS en Inglaterra. Estos métodos se pueden agrupar en dos categorías. En primer lugar, hay disponible una gran cantidad de cuestionarios en línea sencillos del tipo sí/no. Estos cuestionarios van directamente al grano, pero tienen un valor informativo limitado. No proporcionan una comprensión profunda de la situación de salud de un paciente, no permiten la consideración de síntomas adicionales, no permiten la generación de datos extra para el análisis y, lo que es más importante, a menudo son en idiomas y/o para países específicos.
La alternativa a estos cuestionarios son los verificadores de síntomas de propósito general que permiten al usuario enumerar o seleccionar sus sensaciones antes de que se le proporcionen las posibles causas. Varios ya se han desarrollado en los últimos años. Sin embargo, la mayoría de estos verificadores de síntomas están muy restringidos en el número de enfermedades que se tienen en cuenta, ya que la creación de las bases de datos subyacentes es fundamentalmente costosa y lenta. Además, las ambigüedades del lenguaje, como los sinónimos, son difíciles de superar, por ejemplo, disnea es el término médico para la falta de aire, aunque rara vez se usa fuera de la profesión médica. Esto conduce inevitablemente a pequeñas bases de datos de enfermedades donde los usuarios solo pueden elegir entre una lista limitada de síntomas predefinidos, lo que reduce su viabilidad cuando surge una nueva enfermedad.
Recientemente, en un documento desarrollado por los especialistas Alistair Martin y Jama Nateqi del Data Science Department, Symptoma de Viena, Austria, publicado en la revista especializada Nature, se demostró que Symptoma, un asistente de salud digital de síntomas, supera significativamente a otros verificadores en el diagnóstico de enfermedades de oído, nariz y garganta. Presentaron en su investigación la precisión de Symptoma con respecto a la identificación sistemática de casos de COVID-19, tanto al considerar más de 20.000 otras enfermedades como al hacerlo solo con diagnósticos erróneos comunes.
“Leer” al paciente digitalmente
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Se demostró que Symptoma, un asistente de salud digital de síntomas, supera significativamente a otros verificadores en el diagnóstico (Reuters)
“Consideramos que un paciente es positivo para COVID-19 -explica Martin- si sus síntomas hacen que el COVID-19 vuelva a aparecer en los primeros 30 diagnósticos enumerados. El virus identificado por debajo de esto, o nada en absoluto, da como resultado que un paciente sea clasificado como negativo para COVID-19. Este método de evaluación refleja el utilizado en la revisión más completa de verificadores de síntomas hasta la fecha”. Proporciona una evaluación de la precisión con respecto a COVID-19 bajo los criterios utilizados para los diagnósticos generales.
Según esta definición, Symptoma clasifica casi todas las 30 descripciones de casos de COVID-19 correctamente como casos de sensibilidad del 96,6%, fallando solo cuando se presenta un caso que contiene solo un síntoma definitorio de COVID-19 (fiebre, fatiga, mareos, estreñimiento, ronquido, taquipnea y neumonía bilateral). Sin embargo, lograr una sensibilidad del 100% es fácil, por ejemplo, al construir una prueba que simplemente clasifique cada caso como COVID-19.
Para abordar este problema, también probaron qué tan bien funciona Symptoma en casos de pacientes sin COVID-19. Para ello, utilizaron un conjunto de 1112 casos del British Medical Journal (BMJ) que abarcan 84 campos de la medicina. De estos 1112 casos, solo 41 están clasificados como posibles casos de COVID-19 por Symptoma, y solo siete de ellos clasificaban a COVID-19 por encima de los diagnósticos correctos. Estos siete casos se relacionan con enfermedades que se presentan de manera similar al coronavirus, sin embargo, tenían tasas de incidencia mucho más bajas y, por lo tanto, se consideran menos probables, por ejemplo, el síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV) o la infección por el virus de la influenza aviar A (H5N1, gripe aviar).
Muchos de los casos de control dentro del conjunto de prueba anterior no pueden confundirse con COVID-19. Como tal, repitieron este análisis considerando solo aquellos casos con síntomas comúnmente asociados conel virus, por ejemplo, fiebre o tos seca. Bajo esta restricción, 374 de los 1112 casos de BMJ todavía se consideraron para un total de 404 (casos de BMJ y COVID-19). En este subconjunto, Symptoma alcanza una sensibilidad, especificidad y precisión de 0,966, 0,901 y 90,6%, respectivamente.
Con la velocidad del rayo
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El sistema proporciona una precisión diagnóstica con respecto a COVID-19 más alta que los enfoques alternativos (Shutterstock)
Identificar a los pacientes que presentan COVID-19 de manera rápida y eficiente es de suma importancia para la clasificación digital de riesgos. Sin embargo, lograr la velocidad y la precisión simultáneamente es muy difícil. Los cuestionarios cortos y, por lo tanto, rápidos, suelen tener una baja especificidad, mientras que, a la inversa, los largos carecen de eficacia y rapidez y, a menudo, contienen muchas preguntas que no son pertinentes para ningún paciente determinado. La búsqueda de texto libre de Symptoma permite consultas rápidas, eficientes y complejas de síntomas sin limitarse a una lista predefinida de síntomas.
Los síntomas clave, como sufrir fiebre o tos seca, hacen que COVID-19 se sugiera inmediatamente entre los 30 primeros resultados de búsqueda. Vivir en un área con una alta incidencia de COVID-19 o estar en contacto con un caso conocido de COVID-19 da como resultado una evaluación de alto riesgo de inmediato. El umbral de los 30 primeros se supera en un 75%, 98,5% y 100% de una, dos y tres consultas de síntomas, respectivamente. A tres síntomas, el 99,1% de las posibles combinaciones se devuelven dentro de los 10 primeros resultados, y con cuatro síntomas, todas las consultas devuelven COVID-19 dentro del top 10. Estos resultados resaltan la velocidad con la que se puede obtener una clasificación de riesgo correcta, incluso cuando se ingresan síntomas mínimos en la consulta.
“Comparamos la cantidad de evaluaciones de COVID-19 realizadas por Symptoma y se encontró que era de alto riesgo con los nuevos casos reportados diariamente en varios países -afirma el especialista-. Demostramos que la correlación entre estas series de tiempo fue de hasta 0,92, lo que demuestra que las tendencias encontradas por Symptoma se correlacionan de manera excelente con la difusión del virus. Dado esto, los aumentos en la cantidad de evaluaciones de alto riesgo realizadas por Symptoma podrían usarse para identificar los puntos críticos de COVID-19 siempre que los recuentos de usuarios sean lo suficientemente altos”.
El sistema proporciona una precisión diagnóstica con respecto a COVID-19 más alta que los enfoques alternativos. Se puede utilizar en numerosos idiomas y las tendencias que exhibe se correlacionan fuertemente con las que se encuentran a nivel nacional.
Fuente: Infobae