La inteligencia artificial puede distinguir afecciones inflamatorias superpuestas con total precisión, según un nuevo estudio presentado en el Congreso Anual del American College of Rheumatology (ACR) de 2023.

Los pediatras de Texas se enfrentaron a un enigma durante la pandemia. El tifus endémico, una rickettsiosis exantemática transmitida por pulgas, común en la región, es casi indistinguible del síndrome inflamatorio multisistémico infantil (MIS-C), una afección poco frecuente desencadenada por la infección por SARS-CoV-2.

La población pediátrica con una u otra afección presenta síntomas aparentemente idénticos: fiebre, erupción cutánea, problemas gastrointestinales y necesidad de tratamiento rápido. El diagnóstico de tifus endémico puede tardar de 4 a 6 días en confirmarse.

La Dra. Tiphanie Vogel, Ph. D., reumatóloga pediátrica del Texas Children’s Hospital en Houston, Estados Unidos, y sus colaboradores buscaron crear una herramienta para acelerar el diagnóstico e, idealmente, el tratamiento. Para ello, incorporaron el aprendizaje automático y los factores clínicos disponibles dentro de las primeras 6 horas de la aparición de los síntomas.

«Esta nueva herramienta es útil si vives en una parte del país donde hay tifus endémico», afirmó la Dra. Jane Burns, directora del Centro de Investigación de la enfermedad de Kawasaki de la Universidad de California en San Diego, Estados Unidos, quien ayudó a desarrollar una herramienta similar basada en la inteligencia artificial para distinguir el síndrome inflamatorio multisistémico infantil de la enfermedad de Kawasaki. No obstante, animó a los investigadores a ampliar sus pruebas para incluir otras enfermedades.

Vea el texto completo en: Medscape – 20 de noviembre de 2023 (debe registrarse en el sitio web).