Investigadores de Mayo Clinic han desarrollado herramientas de inteligencia artificial que predicen el riesgo de asma grave en niños de tan solo tres años. Mediante el análisis de los historiales médicos, estas herramientas buscan detectar tempranamente los casos de alto riesgo, lo que podría transformar la atención del asma pediátrica.
En un avance innovador, los investigadores de la Clínica Mayo han creado herramientas de inteligencia artificial capaces de identificar a los niños con asma que tienen mayor riesgo de sufrir exacerbaciones graves de asma e infecciones respiratorias agudas.
Este enfoque innovador, detallado en un estudio reciente publicado en el Journal of Allergy and Clinical Immunology, pueden detectar estos riesgos en niños de tan solo tres años de edad.
El costo del asma infantil
El asma afecta a casi 6 millones de niños en los Estados Unidos y es una de las principales causas de días de escuela perdidos, visitas a salas de emergencia y estadías en el hospital, según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC).
Las infecciones respiratorias son un desencadenante común de ataques de asma, pero los síntomas pueden variar mucho y cambiar con el tiempo, lo que dificulta que los médicos determinen qué niños son más susceptibles.
Las herramientas de inteligencia artificial de la Clínica Mayo tienen como objetivo cerrar esta brecha.
“Este estudio nos acerca un paso más a la medicina de precisión en el asma infantil, donde la atención pasa de la atención reactiva para el asma grave avanzada a la prevención y detección temprana de pacientes de alto riesgo”, señaló en un comunicado de prensa el autor principal, Young Juhn, profesor de pediatría en Mayo Clinic.
Juhn supervisa varios programas de investigación destacados en Mayo Clinic, incluido el Programa de IA de Mayo Clinic Children's y el Laboratorio de Ciencias de la Población de Precisión.
Uso de IA para detectar el asma de forma temprana
Para el estudio, los investigadores analizaron los registros médicos electrónicos de más de 22,000 niños nacidos entre 1997 y 2016 en el sureste de Minnesota.
Para manejar esta enorme variedad de datos, desarrollaron múltiples herramientas de IA utilizando aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para extraer información crítica de las notas de los médicos.
Estas herramientas pudieron capturar puntos de datos cruciales como síntomas e antecedentes familiares, lo que permitió a los investigadores aplicar dos listas de verificación diagnósticas ampliamente reconocidas para evaluar el asma en niños pequeños: los Criterios Predeterminados para el Asma y el Índice Predictivo del Asma.
Los niños que cumplieron los criterios de ambas listas de verificación fueron identificados como un subgrupo distinto con un mayor riesgo de sufrir complicaciones graves.
Detección del riesgo de asma a los 3 años
Al analizar este subgrupo de alto riesgo, los investigadores encontraron marcadas diferencias en comparación con otros niños del estudio.
A los tres años de edad, los niños del subgrupo de alto riesgo sufrieron neumonía con más del doble de frecuencia y gripe casi con tres veces más frecuencia.
También mostraron las tasas más altas de ataques de asma que requirieron esteroides, visitas a emergencias u hospitalización y fueron más propensos a la infección por el virus respiratorio sincitial (VSR) durante sus primeros tres años.
Además, estos niños tenían más probabilidades de tener antecedentes familiares de asma, eczema, rinitis alérgica o alergias alimentarias.
Las pruebas de laboratorio indicaron signos de inflamación alérgica, incluidos recuentos elevados de eosinófilos, IgE específica del alérgeno y niveles de periostina, que son marcadores de inflamación tipo 2, junto con una función pulmonar deteriorada.
Estos hallazgos apuntan a un subtipo de asma de alto riesgo que predispone a algunos niños a problemas respiratorios más graves.
¿Y ahora qué sigue?
El equipo de investigación planea ampliar las pruebas de estas herramientas de IA en entornos clínicos más amplios, abarcando poblaciones y sistemas de salud más diversos. Su objetivo es integrar datos biológicos para refinar las definiciones y los tratamientos de los subtipos de asma para una intervención temprana.
El equipo también se prepara para investigar un compuesto diseñado para mitigar la hiperactividad de las respuestas inmunitarias asociadas con el asma. Utilizando modelos celulares cultivados en laboratorio, conocidos como organoides, buscan impulsar estrategias de detección temprana y prevención del asma infantil a mayor escala.
Fuente: Mayo Clinic