Adquisición de conocimiento sobre la letalidad de la COVID-19 mediante técnicas de inteligencia artificial

Introducción. La difusión de la COVID-19 en el mundo ha provocado una avalancha de investigaciones para enfrentarla y atenuar sus efectos, a lo cual han contribuido los estudios de inteligencia artificial.
Objetivos. En este trabajo se muestra cómo pueden aplicarse técnicas de inteligencia artificial, en particular de ciencias de datos y aprendizaje automático, para obtener conocimiento útil en la predicción de la letalidad de la COVID-19.
Métodos. Se analizaron los datos disponibles de pacientes en México hasta el 20 de abril, incluyendo 16 rasgos (físicos y clínicos) sobre cerca de 9000 casos positivos (más de 700 fallecidos), con el foco en identificar patrones que predigan un desarrollo fatal de la enfermedad. Se emplearon técnicas de preparación y visualización de datos, selección de rasgos e inducción de reglas empleando el algoritmo J48, las redes neuronales y la teoría de los conjuntos aproximados.
Resultados. Los patrones encontrados por las diferentes vías empleadas coinciden en la relación fuerte entre varios rasgos de los pacientes en casos de letalidad, entre los cuales se destacan la edad, la obesidad, la hipertensión, la inmunosupresión, la diabetes, los problemas renales y cardíacos. Los resultados pueden ayudar a mejorar la comprensión de la enfermedad y muestran las capacidades de las técnicas de inteligencia artificial para analizar datos desde diferentes perspectivas, como apoyo al trabajo médico.

María Matilde García Lorenzo, Yanela Rodríguez, Alejandro Ramón Hernández, Beatriz Bello García, Yaima Filiberto, Alejandro Rosete, Yaile Caballero Mota, Rafael Bello
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Carlos Morell Pérez, Bac Nguyen Cong, Bernard De Baets
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