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Usos de la inteligencia artificial en situaciones de COVID-19 ICU y del ER

El aumento de forma aplastante en los pacientes crítico enfermos COVID-19, que requieren urgente las Unidades de Cuidados Intensivos (ICU) y los departamentos de emergencia (ED), ha desafiado los sistemas sanitarios por todo el mundo.

El número sin precedente y grande de pacientes, especialmente en las regiones donde el pandémico del coronavirus 2 de la neumonía asiática (SARS-CoV-2) ha pegado malo, ha creado una necesidad inmediata para los nuevos enfoques a ocuparse de la entrega.  Una tal aproximación es el uso de la inteligencia artificial (AI). Ahora, en un nuevo trabajo de investigación publicado en el servidor del medRxiv*, las personas internacionales de científicos han revisado sistemáticamente y han valorado crítico las pruebas actuales en los usos del AI para COVID-19 en fijaciones de los cuidados intensivos y de la emergencia, centrándose en métodos, denunciando patrones, y utilidad clínica.

La inteligencia artificial utiliza métodos de cómputo para replegar inteligencia humana. Dos brazos de AI, a saber, profundamente aprendiendo y aprendizaje de máquina, están implicados en el revelado automático de los programas de computadora con experiencia. En la investigación médica, los diversos modelos de regresión tales como regresiones logísticas, lineales, o de $cox se utilizan para desarrollar usos AI-basados. Estos modelos son la forma más simple del aprendizaje de máquina. Sin embargo, más recientemente, avance y complejas formas de AI, es decir, aprendizaje de máquina, incluyendo redes neuronales, los modelos al azar del bosque, y las máquinas del vector del apoyo, están llegando a ser más populares en la investigación médica.

La investigación anterior ha mostrado que el AI podría ayudar con la supervisión automatizada de pacientes en fijaciones de los cuidados intensivos y de la emergencia, el pronóstico, y la dotación óptima del estado mayor. Las revistas sistemáticas anteriores también han revelado las entregas referentes a la calidad de los modelos de la predicción COVID-19 desarrollados para la diagnosis y el pronóstico de la enfermedad. La investigación concluyó que las limitaciones de máquina de los estudios del aprendizaje son tamaño de muestra inadecuado y validación escasa de predicciones. En el decorado actual donde está excepcionalmente alto el índice de hospitalización, los investigadores se centran principal en el uso del AI para la optimización del uso de la base de ICU.

Actualmente, no mucha información está disponible sobre el papel del AI como tecnología decisiva en la administración clínica de los pacientes COVID-19 en ICU y fijaciones de la emergencia. De tal modo, los científicos han analizado sistemáticamente los documentos existentes que implicaban el uso del AI para los pacientes COVID-19 admitidos a la Unidad de Cuidados Intensivos de un hospital. También se han centrado en la eficacia clínica, los diversos métodos, y los patrones de la información asociados a las fijaciones de la emergencia.

Para este estudio, una revista completa de la literatura, disponibles en IEEE Xplore, Scopus, Embase, biblioteca de ACM Digitaces, CINAHL, y PubMed, conducto del inicio del pandémico al 1 de octubre de 2020. La revista de literatura fue hecha a través de los papeles publicados en otros idiomas. Todos los artículos fueron asociados al uso del AI para los pacientes COVID-19, los recursos de la atención sanitaria en la Unidad de Cuidados Intensivos, la emergencia, las fijaciones prehospital, y los trabajadores de la atención sanitaria. Para los estudios del modelado profético, los investigadores han utilizado las diversas herramientas tales como el riesgo del modelo de la predicción de la herramienta diagonal de la evaluación (PROBAST) y una información transparente modificada de un modelo multivariable de la predicción para el pronóstico o la diagnosis individual (TRÍPODE).

Entre los catorce estudios que eran analizados, once desarrollaron modelos diagnósticos AI-basados proféticos. Dos de los tres estudios restantes mostraron el revelado del software de la segmentación del pulmón (basado en profundamente el aprendizaje) usado para el pronóstico, y el estudio restante fue asociado a la optimización en el ICU.

Todos estos estudios fueron fijados para estar en un de alto riesgo de la polarización negativa. Algunas de las desventajas comunes de estos estudios eran manejo pobre de datos faltantes, validación débil de modelos, pequeños tamaños de muestra, y falla para explicar a participantes censurados. Entre los estudios, la fuente más común de la polarización negativa que prevalecido común era el tamaño de muestra inadecuado. Un pequeño tamaño de muestra lleva al riesgo de optimismo del sobre-herraje y del modelo. Los datos faltantes también llevan al desvío importante en el modelo, e idealmente, el porcentaje de la variable faltante debe ser denunciado. En el caso de estudios diagnósticos, la polarización negativa fue introducida mientras que usaba la prueba reversa de la reacción en cadena de la transcripción-polimerasa (RT-PCR) tanta una época que un parte de falso negativo se presenta en el estudio diagnóstico del modelo y de la validación. Además, la información pobre en la calibración modelo, el revelado de pautas apropiadas, y la falta de partes exactos de la evaluación del calculador no han podido validar la investigación en fijaciones clínicas.

La revista sistemática actual ha mostrado eso a pesar del revelado rápido de tecnologías nuevas para contener el pandémico COVID-19, hay una escasez en los usos AI-basados para la aplicabilidad clínica. Una mejoría valiosa en el revelado y el despliegue de los usos del AI en fijaciones de la emergencia podría ayudar a combate la situación actual, que requiere uso de recursos óptimo de la emergencia. La integración de las nuevas pautas AI-específicas de la información tales como SPIRIT-AI y CONSORT-AI en la investigación ayudaría a desarrollar usos AI-basados novela. Tales usos ayudarían al sistema sanitario a luchar el COVID-19 pandémico y otros pandémicos futuros. Los investigadores han acentuado la necesidad de la colaboración interdisciplinaria entre los reveladores del AI y los médicos especialistas.

Advertencia *Important

el medRxiv publica los partes científicos preliminares que par-no se revisan y, por lo tanto, no se deben mirar como concluyentes, conduce práctica clínica/comportamiento relativo a la salud, o tratado como información establecida.

Journal reference:
Dr. Priyom Bose

Written by

Dr. Priyom Bose

Priyom holds a Ph.D. in Plant Biology and Biotechnology from the University of Madras, India. She is an active researcher and an experienced science writer. Priyom has also co-authored several original research articles that have been published in reputed peer-reviewed journals. She is also an avid reader and an amateur photographer.

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