É um algoritmo que auxilia os médicos a tomar decisões sobre onde priorizar recursos em sistemas que estão no limite pela pandemia, explicou Megan Coffee, médica que trabalha como académica na Grossman School of Medicine, em Nova Iorque.

A especialista está entre os co-autores do estudo publicado na revista Computers, Materials & Continua.

Esta ferramenta revelou vários indicadores surpreendentes que ajudam a prever que pacientes desenvolverão uma condição conhecida como síndrome respiratória aguda (SDRA), que é uma complicação muito séria derivada da COVID-19 que enche os pulmões de líquido e é fatal em 50% dos casos.

A equipa usou um algoritmo de aprendizagem automática introduzindo dados de 53 pacientes com coronavírus em dois hospitais em Wenzhou, China, e descobriu que as alterações em três marcadores eram os indícios mais confiáveis: níveis da enzima hepática alanina aminotransferase (ALT) , dores no corpo e níveis de hemoglobina.

Utilizando estas informações, combinadas com outros fatores, a ferramenta foi capaz de prever o risco de desenvolver síndrome respiratória com uma precisão de 80%.

Por outro lado, marcadores que eram considerados ligados ao vírus, como um padrão nas imagens registadas dos pulmões chamado "opacidade em vidro fosco", febre e uma forte resposta imunitária não foram úteis para prever que pacientes com o vírus que apresentaram inicialmente sintomas leves viriam a desenvolver problemas pulmonares.

Outros fatores, como idade ou sexo, também não foram mais úteis na previsão da resposta à doença, apesar de outros estudos que indicaram que homens acima de 60 anos correm maior risco.

"É fascinante porque muitos dos dados que a máquina usou para ajudar a influenciar as decisões eram diferentes do que aqueles que os profissionais usariam normalmente", disse Coffee à AFP.

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