El martes 18 de mayo se llevó a cabo esta charla del Ciclo Salud, en la que participaron el Dr. Marcelo Risk, director del Instituto de Medicina Traslacional e Ingeniería Biomédica del CONICET y del Instituto Universitario del Hospital Italiano de Buenos Aires; Sergio Chouhy, doctor en matemática de la UBA y de la Universidad de Montpellier y Javier Pollán, jefe del servicio de clínica médica del Hospital Italiano, con la moderación del coordinador del Ciclo el DR. Carlos Regazzoni.

La ciencia de datos detrás del manejo de los pacientes y proyecciones en la pandemia causada por el Covid- 19, fue el eje de la charla.

Marcelo Risk, comenzó explicando cómo desde la ciencia de datos y el aprendizaje automático, se puede determinar la gravedad de los pacientes de covid. “El problema es que un paciente genera más de 70 datos por minuto, de todo tipo y en forma dispersa, y la tarea que tienen los médicos, de tomar decisiones rápidamente, es tremenda por eso hay una oportunidad, desde la ingeniería biomédica, para poder ayudar en este aspecto”. Ayudado con una serie de gráficos y cuadros comparativos, Risk dio ejemplos de modelos que habían comenzado a trazarse antes de la pandemia, en donde se evaluaban los datos de los pacientes con las historias clínicas. Ese trabajo fue el germen para continuar la indagación de modelos que permitieron diseñar un score de alerta temprana para pacientes con coronavirus que se viene utilizando desde el año pasado en el Hospital Italiano.

“Esto puede ser una herramienta no sólo para pacientes covid sino para el planeamiento estratégico, para la administración de los recursos, es decir, múltiples aplicaciones”, agregó Risk.

“Ahora contamos con muchos más datos y estamos trabajando en el área moderna de la medicina, que es la medicina de precisión, cuya idea es poder clasificar a los pacientes en grupos donde tienen características similares y, de acuerdo a eso, administrar mejor los diagnósticos y los tratamientos”, explicó.

Luego fue el turno de, Sergio Chouhy, quien señaló: “Para este tipo de enfermedades infecciosas, hay algo común que es el tipo de modelo matemático a aplicar, conocido como modelos compartimentales, en donde la población se subdivide en subpoblaciones y la idea es analizar cómo se mueve la población entre esas subpoblaciones, que se conocen como susceptibles, infectados y recuperados”, describió.

Explicó a través de gráficos y esquemas cómo funciona el modelo desarrollado, a partir de distintos valores vinculados con los pacientes, con la enfermedad y su evolución basada en el uso de algoritmos predictivos. Y resaltó las posibilidades de hacer simulaciones que habilitan el desarrollo de estos modelos.

Finalmente, Javier Pollán, se refirió al uso de modelos para predecir el tipo de recursos que se necesitan en un escenario de pandemia.

Hizo un recorrido sobre cómo se abordó la crisis del covid, en sus inicios, desde la necesidad de aplanar la curva como modo de prevenir los contagios y así preparar al sistema de salud, hasta la falta de atención que tuvieron otras enfermedades no covid, con los riesgos que eso también generó para la población, algo que explicó, también se repitió en distintos países del mundo.

“Esto fue un llamado de atención porque todos sospechábamos que habrían enfermedades no adecuadamente tratadas por focalizar en los temas de la pandemia”, resaltó Pollán tras señalar que hubo caídas en las cirugías cardíacas, oncológicas, pediátricas, e inclusive en los transplantes.

“Por eso hay que balancear entre la adecuada atención al covid y las enfermedades no covid y para eso hay que tener una perspectiva del recurso humano que se va a utilizar en el futuro y, a mi juicio, los modelos predictivos pueden ser de mucha utilidad”, subrayó.

A la hora de las conclusiones, el especialista reiteró que “priorizar la atención de la enfermedad covid tiene consecuencias en la atención no covid, por ende una adecuada predicción puede ser de utilidad para no cancelar precozmente la atención de este tipo de pacientes porque esto tuvo consecuencias importantes en todo el mundo, y en medicina el uso eficiente de recursos, siempre es una prioridad”, concluyó.