San José, 8 de octubre (elmundo.cr) – Se estima que el asma afecta a 262 millones de personas en el mundo yoEstadísticas de salud. Es una causa común de ausencias escolares y laborales, visitas a salas de emergencia y hospitalizaciones. Las infecciones respiratorias son el desencadenante más común de los ataques de asma, pero los síntomas varían ampliamente y cambian con el tiempo. Esto dificulta que los médicos identifiquen a los niños con mayor riesgo, una deficiencia que estas herramientas de inteligencia artificial (IA) están diseñadas para abordar.
Investigador de Clínica Mayo han desarrollado herramientas de inteligencia artificial que ayudan a identificar qué niños están con asma Tiene un mayor riesgo de sufrir exacerbaciones graves de la enfermedad e infecciones respiratorias agudas. El estudio, publicado En Revista de Alergia e Inmunología ClínicaDescubrió que estas herramientas pueden detectar estos riesgos a partir de los 3 años.
El trabajo es parte de la prioridad estratégica Preparar de la Clínica Mayo, cuyo objetivo es predecir y prevenir enfermedades graves antes de que progresen. A través de tecnologías innovadoras y estudios de población, Preparar fue desarrollado para proporcionar a los pacientes una atención orientada a la prevención por adelantado.
“«Este estudio nos acerca un paso más a la medicina de precisión en el asma infantil, donde la atención abarca desde responder al asma avanzada grave hasta centrarse en la prevención y detección temprana de pacientes de alto riesgo», dice el Maestría en Salud Pública y Dr. Young Juhn, Profesor de Pediatría de la Clínica Mayo y autor principal del estudio. El Dr. Juhn dirige varios programas de investigación, incluido el programa de IA de Niños de la Clínica Mayoel Laboratorio de Ciencias de Población de Precisión y el programa de salud socioeconómica CASAS.
Para el estudio, los investigadores analizaron los registros médicos de más de 22.000 niños nacidos en el sureste de Minnesota entre 1997 y 2016. Para interpretar los datos a escala, desarrollaron varias herramientas de inteligencia artificial que utilizan el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para extraer detalles de las notas médicas.
Las herramientas recopilaron información como síntomas e antecedentes familiares y permitieron al equipo aplicar dos listas de verificación de diagnóstico ampliamente utilizadas para el asma en niños pequeños: los criterios predeterminados de asma y el índice predictivo de asma. Los médicos utilizan estas listas de verificación para evaluar signos como sibilancias, tos o enfermedades alérgicas recurrentes. Los niños que cumplieron los criterios de ambas listas formaron un subgrupo separado con un mayor riesgo de complicaciones graves.
Cuando los investigadores compararon este subgrupo con los otros niños del estudio, las diferencias quedaron claras. A los tres años, los miembros del subgrupo tenían más del doble de probabilidades de tener neumonía y casi tres veces más de tener gripe. También tuvieron la tasa más alta de ataques de asma que requirieron esteroides, visitas a la sala de emergencias u hospitalización. La infección por el virus respiratorio sincitial (VRS) también fue más común en este grupo en los primeros tres años de vida.
Los niños de este subgrupo tenían más probabilidades de tener antecedentes familiares de asma, eczema, rinitis alérgica o alergia alimentaria. Además, sus pruebas de laboratorio de un estudio anterior mostraron signos de inflamación alérgica, incluido un aumento del recuento de eosinófilos, IgE específica de alérgeno y periostina, lo que sugiere inflamación tipo 2, así como deterioro de la función pulmonar. En general, los resultados sugieren un subtipo de asma de alto riesgo que hace que algunos niños sean más susceptibles a infecciones respiratorias agudas y exacerbaciones del asma.
El equipo de investigación planea probar las herramientas en entornos clínicos más amplios y en poblaciones y sistemas de salud más diversos. El objetivo es combinar las herramientas con datos biológicos para perfeccionar la forma en que se definen y tratan tempranamente los subtipos de asma.
También está previsto un estudio para investigar un compuesto que puede atenuar las respuestas inmunitarias hiperactivas asociadas con el asma. Utilizando modelos de células cultivadas en laboratorio llamados organoides, los investigadores esperan encontrar formas de detectar y prevenir el asma en los niños antes y a mayor escala.
Esta investigación fue financiada por una subvención R01 de los Institutos Nacionales de Salud (NIH). revisa esos estudiar para obtener una lista completa de autores, divulgaciones y financiación.