Com mais de 40% da população brasileira já tendo recebido a primeira dose da vacina contra o novo coronavírus, é possível que as taxas de infecção diminuam significativamente, mas os efeitos da COVID-19 ainda serão sentidos por algum tempo. Entre as pessoas infectadas que se recuperaram, uma proporção acaba sendo re-hospitalizada por manifestar sintomas de longo prazo. Identificar estes pacientes e as causas relacionadas às re-hospitalizações é fundamental para tomar medidas preventivas e fornecer o melhor tratamento.
Um estudo realizado pela empresa de inteligência artificial nference demonstrou que um quadro de anemia anterior à infecção é o principal indicador de sintomas que persistem mesmo após a eliminação do vírus do sistema do paciente. Em parceria com a clínica de saúde americana Mayo, os pesquisadores utilizaram vários indicadores clínicos de pacientes para treinar um algoritmo na tarefa de identificar quais seriam re-hospitalizados. Assim, eles observaram que os pacientes com sintomas persistentes tinham níveis de hemoglobina mais baixo que os pacientes recuperados, no ano anterior e durante a infecção. Além disso, a probabilidade de estes pacientes terem recebido um diagnóstico de anemia durante a infecção era quatro vezes maior. Isto indica que o diagnóstico de anemia deve ser considerado na estratificação de pacientes com COVID-19.
O trabalho demonstra que o uso de inteligência artificial pode viabilizar a descoberta de relações complexas entre co-morbidades. As conclusões do estudo são limitadas pelas variáveis clínicas usadas, mas é possível que outras condições pré-existentes tenham impacto nas taxas de re-hospitalização, então é importante ter formas de investigar estes casos em novos estudos.
