Publicada esta semana no medRxix, que divulga estudos antes de serem revistos, esta investigação pode ser uma ferramenta preciosa permitindo poupar tempo ao antecipar se um paciente virá a precisar de um ventilador ou de outro apoio respiratório.
O estudo contou com o contributo de 33 investigadores da King’s College de Londres, do Massachusetts General Hospital em Boston, da empresa de ciências da saúde ZOE, e do Centro de Diabetes da Universidade de Lund, na Suécia.
O estudo é baseado nos dados da COVID Symptom Study, uma aplicação onde os utilizadores podem dar atualizações diárias dos seus sintomas, de resultados de testes à Covid-19 e se estão a recorrer a apoio médico, e se sim, quais os procedimentos.
Foram utilizados dados de 1653 utilizadores, todos infetados com Covid-19, que atualizaram regularmente o seu estado de saúde e identificaram os seus sintomas. 383 dos indivíduos selecionados fizeram, pelo menos, uma visita ao hospital, e 107 necessitaram de oxigénio ou de um ventilador.
A equipa usou depois um tipo de inteligência artificial a fim de perceber se os 14 sintomas estudados, se agrupavam. Os resultados apresentaram seis grupos distintos com base nos sintomas e quando os mesmos apareceram e da duração destes dentro dos primeiros 14 dias de doença.
Os seis grupos criados são:
Grupo 1 – Tosse persistente e dores musculares. Este foi o grupo mais comum, sendo que 462 se inseriam nesta categoria.
Grupo 2 – Tosse mas também febre e uma maior frequência de refeições não realizadas.
Grupo 3 – Sintomas gastrointestinais, como diarreia e fraca observação de outros sintomas
Grupo 4 – Sinais de cansaço logo no início da infeção, dor contínua no peito e tosse
Grupo 5 – Sensação de desorientação, maior frequência de refeições não realizadas e grande cansaço.
Grupo 6 – Grande desconforto respiratório tal como falta de ar e dores no peito, sensação de desorientação, cansaço e sintomas gastrointestinais. Este foi o grupo de sintomas menos comum, afetando 167 participantes.
O número de idas ao hospital e o uso de equipamentos de apoio respiratório foram, tal como seria de esperar, mais elevados entre pessoas que se inseriam no último grupo. Só 1.5% dos indivíduos do grupo 1 necessitaram de ir ao hospital, comparando com os 19.8% das pessoas inseridas no grupo 6.
Os dois primeiros grupos apresentam formas de Covid-19 mais leves.
O mesmo estudo foi depois aplicado aos dados de outros 1047 utilizadores da app, adicionando dores de cabeça e perda de olfato e de paladar como sintomas, sendo que este último foi mais duradouro entre indivíduos do primeiro e segundo grupo.
Ao juntarem os sintomas referidos na app às características individuais dos utilizadores (como idade, género e doenças preexistentes), os investigadores conseguiram prever 79% das vezes se um paciente precisaria ou não de um ventilador.
Alastair Denniston, professor da Universidade de Birmingham, e especialista no uso de inteligência artificial na área da saúde, alerta para o facto de que esta abordagem não proporciona uma previsão exata do risco de doença grave, e sublinha que os resultados foram baseados em dados retirados de uma app, o que significa que podem não fazer uma representação fidedigna de toda a população.
No entanto, não retira mérito ao estudo: “Este novo uso dos dados dos sintomas é uma ferramenta adicional importante que ajuda a estimar o nível de risco dos pacientes.”
