El coronavirus mantiene a todo el mundo en un estado constante de alerta. Han sido variados los métodos y pruebas que se han diseñado para su detección. Sin embargo, estos no siempre están al alcance de todos.

Es por esto que esta iniciativa desarrollada por el King’s College de Londres, el Hospital General de Massachusetts y la empresa ZOE dedicada al área de las ciencias de la salud se vuelve tan valiosa en estos momentos. El modelo predictivo que han logrado diseñar podría ser la solución para el problema de abastecimiento de pruebas.

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Con este, se podría contar con un mecanismo capaz de predecir la posibilidad de que una persona de positivo para el COVID-19 incluso cuando solo se están presentando los primeros síntomas. Los prometedores resultados del experimento realizado por los investigadores para medir la eficacia del programa se publicaron en la revista Nature Medicine.

¿Cómo funciona?

Para que funcione, las personas deben bajar la app diseñada por el equipo internacional a la que se conoce como COVID Symptom Study. En la actualidad, al menos 3.3 millones de personas la han descargado.

En ellas, de forma diaria estas pueden reportar sus síntomas y si han sido probadas para el coronavirus. Luego, la aplicación puede recaudar esta información y compararla con los datos conocidos de los síntomas reportados por aquellos que han dado positivo al COVID-19.

Luego, su modelo matemático puede prever, con un 80% de certeza, qué personas tienen más posibilidades de tener coronavirus. Todo esto basado en 4 pilares fundamentales: la pérdida de gusto u olfato (anosmia), tos severa o persistente, agotamiento y pérdida de apetito (salteo comidas).

Los resultados

La investigación se llevó a cabo con 2.5 millones de los usuarios que estaban registrados en la app. Gracias a estos el algoritmo contó con los datos suficientes para realizar sus primeras predicciones.

Con sus modelos predictivos, pusieron a funcionar el sistema en 800 mil usuarios que habían utilizado la app y reportado nuevos síntomas recientemente. De esto, el programa consideró que al menos un 17,42% (una quinta parte) ya debían estar contagiados.

¿Las ventajas?

El poder tener a la mano una herramienta como esta podrá solucionar los problemas de escasez de tests de COVID-19 que hay en cientos de países alrededor del mundo. Ya que, con su participación, se podrán destinar los recursos a los sujetos que verdaderamente den muestras de estar contagiados.

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Asimismo, el contar con este modelo de predicción probablemente también podría ayudar a realizar diagnósticos más tempranos y a frenar el contagio. Puesto que, permitirá que los pacientes sean examinados antes y tengan menos tiempos de establecer contacto con otros individuos y esparcir la enfermedad.

Un descubrimiento inesperado

De entre todos los hallazgos que realizaron los investigadores uno que se destacó tuvo que ver con los indicadores de la enfermedad en sí. Por lo general, el personal médico se fija con insistencia en síntomas como la fiebre y la tos para que delaten la presencia del SARS-CoV-2 en el organismo.

Sin embargo, sus muestras han revelado que la anosmia y la pérdida del gusto parecen ser mucho más acertadas a la hora de señalar la existencia de la enfermedad. De hecho, estos parecen ser indicadores más fieles y tempranos. Por lo que, enfocar la atención en ellos podría mejorar los métodos de diagnóstico generales que se tienen en la actualidad.

Referencia:

Real-time tracking of self-reported symptoms to predict potential COVID-19: https://doi.org/10.1038/s41591-020-0916-2

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