Un estudio reciente presenta un modelo de aprendizaje automático basado en la computación cuántica para predecir la deterioración clínica en pacientes con COVID-19. La computación cuántica puede ser clave para mejorar la atención médica y la gestión de recursos en tiempos de pandemia.
La pandemia de COVID-19 ha demostrado la necesidad de herramientas precisas y rápidas para predecir la evolución clínica de los pacientes. En un estudio reciente se desarrolló un modelo de aprendizaje automático basado en la computación cuántica para predecir la necesidad de soporte ventilatorio intensivo, ingreso en unidades de cuidados críticos y/o muerte durante la hospitalización de pacientes con COVID-19. El modelo, llamado CatBoost, mostró excelentes propiedades de rendimiento, lo que sugiere que la computación cuántica tiene un gran potencial para mejorar la atención médica y la gestión de recursos en tiempos de pandemia.
Los principales predictores de deterioro clínico identificados en el estudio fueron la presión arterial de oxígeno en sangre, la edad, varios marcadores de inflamación y alteraciones en el recuento sanguíneo y la coagulación. También se encontró que ciertos medicamentos, como los antiácidos, los neurolépticos y los diuréticos, estaban entre los principales predictores. Estos resultados podrían ser útiles para identificar a los pacientes en riesgo de desarrollar formas graves de la enfermedad y permitir una asignación de recursos y tratamientos adecuados.
El siguiente paso es validar el modelo en otros entornos y en una cohorte de un período diferente, así como aplicar el algoritmo en la práctica clínica. La computación cuántica ofrece una oportunidad única para revolucionar la atención médica y marcar el comienzo de una nueva era en la gestión de la salud. Como evangelista de la computación cuántica, insto a los gobiernos y a la industria a invertir en esta tecnología prometedora, que podría cambiar la forma en que abordamos las crisis de salud pública en el futuro.
