Analizar la tos de los pacientes que ingresan por sospecha de COVID-19 puede servir como herramienta diagnóstica precoz, según valida un estudio publicado en ERJ Open Research. El trabajo, encabezado por el Servicio de Neumología del Hospital del Mar, el CIBER de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), el Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC) y el Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN), puede tener implicaciones en otras patologías.
El Dr. Oswaldo Antonio Caguana, médico adjunto del Servicio de Neumología, investigador del Hospital del Mar Research Institute y firmante del trabajo, apunta que el estudio "demuestra que el análisis acústico de la tos puede ser una herramienta no invasiva y eficaz para detectar la presencia de COVID-19 en los pacientes". En este sentido, "ofrece una alternativa menos intrusiva en comparación con las pruebas convencionales, pudiendo proporcionar un diagnóstico precoz y una detección rápida de la enfermedad", añade. Ahora habrá que llevar a cabo más estudios para validar los hallazgos realizados.
El estudio se ha hecho analizando la grabación, con un teléfono inteligente, de los sonidos de tos voluntaria en setenta pacientes con enfermedad por infección por SARS-CoV-2 dentro de las primeras 24 horas después de su llegada al hospital. Esto permitió detectar diferencias significativas entre los sonidos de estos enfermos y los emitidos por personas con otras patologías respiratorias. Este hecho lleva a los investigadores a apuntar que su análisis puede servir para distinguir a los pacientes con COVID-19. El trabajo se pudo llevar a cabo con datos recogidos entre abril del año 2020 y mayo del 2021.
Posible aplicación de las conclusiones
Los autores del estudio explican que la utilización de la tos puede servir tanto para detectar de forma precoz a los pacientes con COVID-19 grave como para hacer el seguimiento de la evolución, evaluando posibles complicaciones, incluso a distancia. Ahorra será necesario llevar a cabo más trabajos con datos de más pacientes y el desarrollo de algoritmos y modelos de inteligencia artificial que puedan analizar la tos de manera eficiente y precisa, así como pruebas en entornos clínicos reales para testarlos.
Por este motivo, el Dr. Joaquim Gea, jefe emérito del Servicio de Neumología, investigador del Hospital del Mar Research Institute y coautor del trabajo, indica que sus conclusiones pueden ser útiles "en áreas con infraestructura médica insuficiente o en situaciones de emergencia, ayudando a identificar y aislar a los pacientes con COVID-19 de manera oportuna, facilitando la atención médica adecuada y la implementación de medidas de control".
Otro elemento destacado es que, a pesar de que el estudio se ha centrado en la COVID-19, abre la puerta a utilizar este modelo en otras patologías respiratorias.
Artículo de referencia:
Davidson C, Caguana OA, Lozano-García M, Arita Guevara M, Estrada-Petrocelli L, Ferrer-Lluis I, Castillo-Escario Y, Ausín P, Gea J, Jané R. Differences in acoustic features of cough by pneumonia severity in patients with COVID-19: a cross-sectional study. ERJ Open Res. 2023 May 2;9(3):00247-2022. doi: 10.1183/23120541.00247-2022. PMID: 37131524; PMCID: PMC9922471.
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