Un sistema de inteligencia artificial (IA) es capaz de identificar a niños asmáticos que tienen mayor riesgo de sufrir infecciones respiratorias graves o ataques graves en los primeros años de vida.

El asma es una enfermedad que afecta a 262 millones de personas en todo el mundo y sigue siendo una de las principales causas de hospitalización entre menores.

El avance, desarrollado por la Clínica Mayo, fue respaldado en un estudio publicado en la revista Revista de Alergia e Inmunología Clínica afirmó que el uso de estas herramientas con IA puede detectar estos riesgos desde los 3 años

«Estamos pasando de un enfoque reactivo a uno predictivo en el tratamiento del asma infantil. El objetivo es identificar tempranamente a los pacientes con mayor riesgo y prevenir complicaciones», explicó el pediatra y autor principal del estudio, el Dr. Young Juhn.

Para realizar la investigación, Juhn dijo que los especialistas analizaron los registros médicos de más de 22.000 niños nacidos en el sureste de Minnesota entre 1997 y 2016. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento del lenguaje natural, la IA pudo interpretar grandes cantidades de información médica, incluidos síntomas, antecedentes familiares y notas de los médicos tratantes.

Utilizando estos datos, los investigadores aplicaron dos escalas de diagnóstico, los Criterios de Asma Predeterminados y el Índice Predictivo de Asma, que evalúan signos como sibilancias frecuentes, tos persistente y la presencia de alergias.

Los niños que cumplían ambos criterios formaban un grupo especial con alto riesgo de complicaciones, afirmó el especialista.

Las conclusiones son concluyentes, afirmó el médico: a la edad de tres años, los miembros de este grupo tenían el doble de probabilidades de contraer neumonía y casi tres veces más probabilidades de contraer gripe que otros niños del estudio.

Además, eran más propensos a sufrir ataques de asma que requerían tratamiento hospitalario y uso de esteroides. Una de las infecciones más comúnmente detectadas fue el virus respiratorio sincicial (VRS), que fue particularmente común en niños menores de tres años.

Juhn dijo que el estudio también encontró que estos niños eran más propensos a tener antecedentes familiares de asma y alergias y tenían marcadores de inflamación alérgica en sus pruebas de laboratorio.

Según el experto, estos resultados indican la existencia de un subtipo de asma especialmente vulnerable en el que la IA puede convertirse en una herramienta clave para la detección precoz y la prevención de complicaciones.

El próximo paso del equipo será probar las herramientas en entornos clínicos más diversos y combinarlas con datos biológicos para refinar la identificación de cada subtipo de asma.

El proyecto contó con el apoyo de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de Estados Unidos.