Inteligencia artificial en la atención clínica en medio de la pandemia de COVID-19: Una revisión sistemática

La crisis de salud mundial causada por el virus SARS-Cov-2 ha resultado en más de 3 millones de muertes hasta ahora. Mejorar el cribado, diagnóstico y pronóstico temprano de la enfermedad son pasos críticos para ayudar a los profesionales de la salud a salvar vidas durante esta pandemia. Desde que la OMS declaró el brote de COVID-19 como una pandemia, se han llevado a cabo varios estudios utilizando técnicas de Inteligencia Artificial para optimizar estos pasos en entornos clínicos en términos de calidad, precisión y, lo más importante, tiempo. El objetivo de este estudio es realizar una revisión sistemática de la literatura sobre informes publicados y preprint de modelos de Inteligencia Artificial desarrollados y validados para el cribado, diagnóstico y pronóstico de la enfermedad por coronavirus 2019. Incluimos 101 estudios, publicados desde el 1 de enero de 2020 hasta el 30 de diciembre de 2020, que desarrollaron modelos de predicción de IA que pueden aplicarse en el entorno clínico. Identificamos un total de 14 modelos para el cribado, 38 modelos diagnósticos para detectar COVID-19 y 50 modelos pronósticos para predecir la necesidad de UCI, la necesidad de respiradores, el riesgo de mortalidad, la evaluación de la gravedad o la duración de la estancia hospitalaria. Además, 43 estudios se basaron en imágenes médicas y 58 estudios en el uso de parámetros clínicos, resultados de laboratorio o características demográficas. Se identificaron varios predictores heterogéneos derivados de datos multimodales. Se realizó un análisis de estos datos multimodales, capturados de diversas fuentes, en términos de prominencia para cada categoría de los estudios incluidos. Finalmente, también se llevó a cabo un análisis de Riesgo de Sesgo (RoB) para examinar la aplicabilidad de los estudios incluidos en el entorno clínico y ayudar a los proveedores de atención médica, desarrolladores de guías y responsables de políticas.