Un equipo médico del Complexo Hospitalario Universitario de Ourense (CHUO) ha validado un modelo de inteligencia artificial capaz de distinguir a pacientes con covid persistente de personas recuperadas sin secuelas. El trabajo, que se realizó sobre 129 personas reclutadas en el hospital y en centros de salud de su área de influencia, ha logrado un 85,2 % de acierto.
La clave está en cómo reacciona el corazón tras el esfuerzo
El estudio, firmado por María Bustillo Casado, del servicio de Medicina Interna del CHUO, y por el psiquiatra Alexandre García-Caballero, vinculado al Instituto Biomédico Galicia Sur, comparó a 63 pacientes con covid persistente y a 66 personas que habían superado la infección sin secuelas.
Para buscar diferencias entre ambos grupos, los investigadores pusieron a prueba el corazón de los participantes en varias situaciones. Con una banda pectoral registraron su respuesta en reposo, durante el ejercicio, ante el estrés y, especialmente, en los minutos posteriores al esfuerzo.
Una de las pruebas era sencilla: caminar durante seis minutos intentando cubrir la mayor distancia posible. La clave no estaba únicamente en el esfuerzo realizado, sino también en cómo reaccionaba el organismo después mientras recuperaba progresivamente el pulso.
Precisamente ahí apareció uno de los resultados más relevantes del estudio. Las diferencias entre quienes sufrían covid persistente y quienes se habían recuperado completamente eran menores en reposo. Se hacían más evidentes cuando el organismo tenía que responder al ejercicio y recuperarse después.
Los modelos de inteligencia artificial analizaron de qué manera variaba el tiempo entre un latido y el siguiente, una señal relacionada con la respuesta del sistema nervioso autónomo. Con esos datos, los investigadores probaron diez modelos distintos para comprobar cuál separaba mejor a los pacientes con covid persistente de quienes se habían recuperado.
El que mejor funcionó fue un algoritmo denominado Gradient Boosting, que clasificó correctamente a los participantes en el 85,2 % de los casos. Los demás modelos empleados también obtuvieron buenos resultados y apuntan en la misma dirección.
El covid persistente deja un rastro discreto en reposo, pero lo suficientemente claro durante la recuperación del esfuerzo como para que una IA lo reconozca en ocho de cada diez casos.
El objetivo final es poner nombre a un problema que todavía resulta difícil de detectar en muchas ocasiones. Este 85 % de acierto abre una vía prometedora, aunque la inteligencia artificial aún está lejos de convertirse en una prueba que pueda utilizarse con los pacientes del día a día.
Los autores no plantean el algoritmo como un sustituto del juicio clínico, sino como una posible herramienta de apoyo para un síndrome que hoy carece de marcadores diagnósticos universales.
Un preprint que aún debe superar la revisión por pares
El trabajo acaba de ver la luz en arXiv, una plataforma que permite a los investigadores hacer públicos sus estudios sin que hayan pasado necesariamente una revisión por pares. Ese será uno de los filtros que deberá superar una investigación que, por ahora, muestra que el covid persistente también puede dejar un rastro reconocible para las herramientas tecnológicas.
La muestra, de 129 personas, es suficiente para plantear una hipótesis sólida, pero no para cerrar el debate. Que el preprint no haya pasado aún por revisión por pares no invalida los resultados, pero obliga a leerlos con cautela: la revisión independiente sirve para comprobar si el modelo funciona con pacientes distintos y en condiciones clínicas reales.
El Laboratorio Gallego
La sanidad pública gallega vuelve a mostrarse como un espacio de validación de herramientas tecnológicas. No es la primera vez que un hospital público de la comunidad, en este caso el CHUO de Ourense, participa en trabajos que combinan práctica clínica y análisis de datos. La clave de este estudio es que no parte de una gran infraestructura: utiliza una banda pectoral, una caminata de seis minutos y algoritmos accesibles.
Esa es también la lectura nacional. El covid persistente es un problema compartido por todo el sistema público de salud, y disponer de métodos de cribado baratos y replicables interesa más allá de Ourense. Si la validación por pares confirma los resultados, el modelo podría probarse en otras comunidades sin grandes inversiones.
En un momento en que la sanidad pública concentra buena parte de la disputa política entre la Xunta y el Gobierno central, este estudio aporta un resultado concreto y mensurable, lejos de la trinchera partidista. La proyección natural del trabajo pasa por ampliar la muestra, superar la revisión por pares y, después, plantear un posible ensayo clínico.
Ficha del Caso
- El caso: Un equipo del CHUO de Ourense valida modelos de inteligencia artificial para diferenciar pacientes con covid persistente de personas recuperadas sin secuelas.
- Datos importantes: 129 participantes, 63 con covid persistente y 66 recuperados; diez modelos probados; el mejor, Gradient Boosting, con un 85,2 % de acierto; publicado en arXiv como preprint.
- Resumen: El trabajo abre una vía prometedora para el diagnóstico del covid persistente, aunque necesita superar la revisión por pares antes de llegar a la práctica clínica.
