Resumen de Inteligencia artificial aplicada a la terapia farmacológica frente a la COVID-19
- español
La inteligencia artificial (IA) es un proceso de innovación tecnológica que se ha introducido de forma progresiva en biomedicina. En la actual pandemia su aplicación ha experimentado un incremento destacable, sobre todo como estrategia de búsqueda de opciones terapéuticas válidas frente a la COVID-19. En el presente trabajo, se ha realizado una revisión narrativa de la evidencia sobre la utilización de la IA en el tratamiento de esta infección vírica. Tras una búsqueda en Pubmed y Google Académico desde enero de 2020 a noviembre de este mismo año, se han revisado 20 artículos, de los que 19 hacen referencia a estudios teóricos y revisiones para la búsqueda de tratamientos frente al SARS-CoV-2, y el escenario en el que más ampliamente se ha utilizado la IA es el reposicionamiento farmacológico. También se han encontrado referencias sobre diversas aplicaciones de la IA, como el descubrimiento de nuevas moléculas, estudios de fitoterapia y estudios del sistema inmunitario, entre otras. En cuanto a las aplicaciones clínicas, se ha publicado un estudio en el que, mediante la parametrización de variables analíticas, se ha personalizado el tratamiento de pacientes hospitalizados con COVID-19. Finalmente, se han comentado las limitaciones de la IA asociadas al retraso en la obtención de beneficios, la complejidad de su manejo, la falta de validez externa e interna, y el coste y las dudas éticas y legales que puede generar cuando se utiliza en clínica. Como conclusión, se considera necesario conocer los principios básicos de la IA con aplicaciones terapéuticas dado el impacto que está teniendo en el intento de encontrar opciones farmacológicas viables en la actual emergencia sanitaria.
- English
Artificial intelligence (AI) is a process of technological innovation that has been increasingly introduced into the field of biomedicine. In the current pandemic, there has been a marked increase in its application, especially as a strategy for searching for valid treatment options for COVID-19. This paper provides a narrative review of the evidence on the use of AI in the treatment of this viral infection. A search has been carried out of PubMed and Google Scholar from January to November 2020. 20 articles have been reviewed, of which 19 relate to theoretical studies and reviews in the search for treatments for SARS-Cov2, with pharmacological repositioning being the setting in which AI has been most widely applied. References have also been found in which AI has been used to discover new molecules, phytotherapy studies, and studies relating to the immune system, amongst others. Regarding clinical applications, a study has been published in which parameterisation of analytical variables made it possible to personalise treatment of hospitalised patients suffering from COVID-19. Finally, we have discussed the limitations of AI associated with delays in obtaining benefits, the complexities of managing AI, a lack of external and internal validity, the cost, and the ethical and legal doubts that can arise when AI is applied in a clinical setting. To conclude, we need to have a knowledge of the basic principles of AI applied to therapeutics due to the impact of AI in an effort to find viable pharmacological options in the current health emergency
