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Sobre el Hospital Universitario Virgen del Rocío
El Hospital Universitario Virgen del Rocío es un complejo hospitalario gestionado por el Servicio Andaluz de Salud, ubicado en la ciudad española de Sevilla, concretamente en el barrio de Bami. Es el mayor complejo sanitario de Andalucía, contando con más de 8.000 profesionales, 54 quirófanos, 1.291 camas instaladas y más de 450 espacios para consultas clínicas, es el mayor complejo sanitario de Andalucía, considerado, además, uno de los mejores de España. Para más información, por favor visite
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En este sentido, los árboles
de decisión obtenidos con RALD (el software de inteligencia artificial de Blueberry Diagnostics), serán presentados en primicia por el Dr. José Diego Santotoribio en una ponencia titulada “Algoritmos diagnósticos y biomarcadores sanguíneos de la COVID-19”, organizada por el Instituto de Biomedicina de Sevilla (https://www.ibis-sevilla.es) y el Hospital Universitario Virgen del Rocío (https://www.hospitaluvrocio.es), el próximo miércoles, 18 de noviembre a las 8:30 horas, accesible también a través de videoconferencia mediante la plataforma Blackboard CollaborateTM (la solución de conferencias web, simple, práctica y fiable creada para la educación y la capacitación), a través del siguiente enlace: https://bit.ly/santotoribio-ibis-18112020. Para más información, por favor visite
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resultados para su uso
en la práctica clínica, y se liberarán mediante una licencia pública de Atribución/Reconocimiento-NoComercial-SinDerivados 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0), a requerimiento expreso por parte de la biotecnológica en el acuerdo de transferencia de tecnología suscrito. Estos árboles de decisión, en el contexto actual de la epidemia, donde algunos países como Alemania se están planteando dejar de realizar test para la detección de positivos por COVID-19 por el elevado número que se necesitan, podrían suponer una gran ayuda en la detección de los positivos, ya que al estar basados en analitos de rutina que se pueden conseguir a partir de un simple análisis de sangre, cualquier hospital podría analizarlos en su laboratorio con un volumen imposible de conseguir mediante las RT-PCR o los test de antígenos.
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Dicha colaboración dio
como resultado un algoritmo capaz de identificar pacientes con COVID-19 positiva con una sensibilidad del 100% y una especificidad del 100%. Además, también se consiguió un segundo algoritmo capaz de discriminar a aquellos pacientes con peor pronóstico de la enfermedad para priorizar su tratamiento, con el fin de reducir la tasa de mortalidad. Posteriormente, se convirtieron los algoritmos obtenidos a representación de árboles de decisión, como la mejor herramienta para comparti
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