Covid-19: investigadores españoles describen el impacto de género con IA

Hasta la fecha, todavía se desconoce si la frecuencia y la gravedad de Covid-19 afecta a las mujeres de manera diferente que a los hombres. Por ello, un grupo de investigadores españoles, liderados por Julio Ancochea y Joan B. Soriano, del Servicio de Neumología del Hospital Universitario La Princesa de Madrid, y José Luis Izquierdo del Hospital Universitario de Guadalajara han difundido un artículo que analiza las historias clínicas electrónicas de miles de pacientes positivos de Covid-19 a través del Machine Learning y Procesamiento del Lenguaje Natural Clínico (cNLP).

El texto sigue bajo revisión por pare y abarca un tema prioritario de investigación, que se encuentra dentro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la OMS: la investigación de las cuestiones relacionadas con el sexo y el género en la atención sanitaria.

El estudio define las características de las pacientes de Covid-19 en el momento de la aparición de la enfermedad, centrándose especialmente en el diagnóstico y el tratamiento de las mujeres con Covid-19 utilizando la tecnología EHRead de Savana para extraer conocimientos de los textos de las historias clínicas electrónicas previamente anonimizadas.

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A través del análisis de los datos anónimos recogidos por el Servicio Regional de Salud de Castilla-La Mancha (Sescam) de 4.780 pacientes con diagnóstico confirmado por PCR de Covid-19, se identificó que las mujeres sufrieron de forma desproporcionada la primera oleada de la pandemia de coronavirus, constituyendo más de la mitad de la población a estudio (51 por ciento), especialmente más frecuentemente en adolescentes y jóvenes que sus homólogos masculinos.

Según los resultados, el dolor de cabeza y las molestias en oídos y nariz eran significativamente más frecuentes en las pacientes con Covid-19. En cuanto a la ruta asistencial, tanto la hospitalización como la admisión en la UCI fueron resultados menos comunes.

Como comenta Soriano, "Nos sorprende que durante la primera ola de esta pandemia, las mujeres recibían significativamente menos estudios de imagen o pruebas de laboratorio. Además, a excepción de hidroxicloroquina, ellas recibieron todos los tratamientos con menor frecuencia que los hombres. En un sistema sanitario universal y gratuito como el español, estudiar los determinantes de este sesgo de género en Covid-19 es fundamental para corregirlo cuando ocurran segundas olas".

Interpretación por IA de la historia clínica

Savana ha desarrollado un modelo de Inteligencia Artificial capaz de interpretar de forma significativa el texto libre de las historias clínicas digitales en castellano, francés, alemán e inglés, independientemente del sistema informático en en el que funcionen. Gracias a la frecuente actualización de los datos de las historias clínicas electrónicas recibidas de los hospitales y sistemas de salud regionales que forman parte de la Red de Investigación de Savana, sus modelos de cNLP están entrenados para leer la terminología y los conceptos más relevantes sobre Covid-19.

El análisis se está extendiendo paulatinamente a otros hospitales de España, al resto Europa y América del Norte. En la próxima fase del proyecto el objetivo es responder a muchas más preguntas, algunas referidas a los tratamientos, aumentando así el conocimiento científico y ayudando a mejorar el manejo clínico de los pacientes y su abordaje terapeútico.