Los bioingenieros de la Universidad de Oxford han comenzado a desarrollar un algoritmo basado en el aprendizaje automático para el diagnóstico presupuestario y altamente preciso de la neumonía infantil. Los resultados de la investigación se publican en el Journal of the Royal Society Interface.
La neumonía, o neumonía, es un grupo de enfermedades, generalmente de origen infeccioso, cuyo síntoma principal es la inflamación del tejido pulmonar. La neumonía se considera la causa más común de muerte entre los niños menores de cinco años. Su diagnóstico se complica por los altos requisitos para las calificaciones de los médicos y la disponibilidad de equipos costosos especializados. La escasez más aguda de especialistas y herramientas se siente en los países en desarrollo, donde alrededor de 1 millón de menores mueren de neumonía cada año.
En un nuevo estudio, los investigadores analizaron datos de neumonía de Gambia utilizando técnicas de aprendizaje automático. En particular, los autores evaluaron la probabilidad de un diagnóstico positivo mediante 11 criterios: sibilancias húmedas y secas en los bronquios, concentración de oxígeno en sangre, taquicardia, retracciones intercostales y otros. Los resultados mostraron que cuatro son suficientes para la verificación preliminar de la neumonía: frecuencia cardíaca (FC), frecuencia respiratoria, concentración de oxígeno y temperatura corporal.
Entonces, para la neumonía leve, la respiración rápida es característica: más de 40 respiraciones por minuto en el caso de pacientes de 12 a 59 meses y más de 50 en el caso de pacientes de 2 a 11 meses. La invaginación de la parte inferior del tórax con los síntomas mencionados indica neumonía grave, cianosis central o incapacidad para tragar, una forma muy grave de la enfermedad. Las sibilancias húmedas en los bronquios son específicas de neumonía en el 99% de los casos, secas, en el 98%. Las retracciones intercostales, en las que la presión de aire reducida en el pecho conduce a un bloqueo en las vías respiratorias, es específica del 98% de los casos de neumonía.
Con la ayuda de los cuatro síntomas mencionados, los científicos pudieron aumentar la sensibilidad y la especificidad de los diagnósticos de neumonía al 98, 2 y 97, 5%, respectivamente (frente al 94 y 69% en el sistema de tratamiento complejo de enfermedades infantiles, KLDZ). Se enfatiza que el examen básico se puede realizar con instrumentos médicos estándar, usando un oxímetro de pulso y un termómetro. El estetoscopio le permite evaluar las sibilancias en los bronquios y la gravedad de la infección con una especificidad del 72,4% y una sensibilidad del 82,2% (79, 3 y 67, 7%, respectivamente, en KLDZ).
La naturaleza de la neumonía, bacteriana o viral, se puede detectar evaluando la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y la concentración de oxígeno en la sangre en combinación con el biomarcador lipocalina-2, que generalmente guía el diagnóstico de lesión renal aguda. Este enfoque permite alcanzar un 81,8% de sensibilidad y un 90,6% de especificidad de diagnóstico, mientras que la sensibilidad de CLDZ en cuanto a la naturaleza de la enfermedad es del 100% con especificidad cero.
Según la Dra. Elina Naydenova, los criterios diagnósticos encontrados son una alternativa a las técnicas médicas complejas, en particular una combinación de sistemas de rayos X y hemocultivo bacteriológico. Se supone que los resultados del trabajo se pueden utilizar en puntos de examen móviles, los ensayos clínicos del enfoque se llevarán a cabo en los próximos dos años.