Investigadores de la UNAM, la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) y el Centro Médico ABC desarrollaron una herramienta de cómputo que ayudará a los profesionales médicos a identificar aquellos pacientes prioritarios para atención médica debido a la COVID-19, y evitar un colapso en el sistema hospitalario, mejorando así la atención de los afectados por la pandemia actual.
Alfred Barry U’Ren Cortés y Roberto de J. León-Montiel, del Instituto de Ciencias Nucleares (ICN) de la UNAM; Mario Alan Quiroz Juárez, de la UAM, colaboran en este trabajo con Armando Torres Gómez e Irma Hoyo Ulloa, del Centro Médico ABC, publicado recientemente en la revista PLOS One, donde precisan que dicha herramienta se trata de un algoritmo inteligente que ha mostrado hasta 93.5 por ciento de eficiencia.
Oportunidad de ayudar
U’Ren Cortés narró que él, como físico, se ha dedicado al estudio de las fuentes de luz no clásica, pero con la pandemia su laboratorio fue cerrado como muchas instalaciones universitarias y, desde casa, con un equipo de colegas vieron en el llamado machine learning (aprendizaje automático) una oportunidad para ayudar a los médicos que enfrentan la COVID-19 en México en tiempo real.
Para el estudio, financiado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, los investigadores usaron la información en línea disponible en los Anuarios Estadísticos de Morbilidad, publicados por la Dirección General de Epidemiología de la Secretaría de Salud, que de marzo de 2020 a enero de 2021 contaba con registros de más de cuatro millones 700 mil pacientes que recibieron atención médica en instituciones públicas y privadas en los 32 estados de la República Mexicana, de los cuales 215 mil 301 correspondían a las muertes y el resto a pacientes recuperados.
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