El proyecto piloto de aprendizaje automático de la UKHSA para la previsión en tiempo real de la demanda de atención sanitaria invernal

Los gestores de servicios del NHS necesitan un aviso anticipado sobre los picos de enfermedades respiratorias invernales (impulsados por el VRS en niños menores de cinco años) para planificar la capacidad, pero históricamente han tenido que depender de datos con un retraso considerable.

Probar un proceso automatizado de previsión, construido sobre datos de vigilancia sindrómica diaria ya existentes, para prever el momento y la intensidad de los picos estacionales en las llamadas de "tos" al NHS 111 y en las visitas a urgencias por "bronquiolitis aguda", con hasta 28 días de antelación.

Durante la temporada de invierno de 2022-23, los epidemiólogos de la UKHSA probaron 252 especificaciones de modelos combinando siete métodos de aprendizaje supervisado (bosque aleatorio, máquinas de vectores de soporte, regresión elastic-net, gradient boosting, entre otros) con distintos términos de estacionalidad y tendencia, publicando la comparación completa en una evaluación revisada por pares.

Los modelos de bosque aleatorio con términos estacionales de Fourier obtuvieron el mejor rendimiento, con errores de previsión del momento e intensidad del pico de 0,0195 (llamadas NHS 111) y 0,0267 (visitas a urgencias). En una prueba en tiempo real, el modelo predijo correctamente la fecha del pico de bronquiolitis del 29 de noviembre de 2022 y estimó su intensidad con un margen de error de aproximadamente el 9% respecto al valor real. Un aumento sin precedentes de las llamadas de tos al NHS 111 en diciembre de 2022, un 39,3% por encima del récord anterior, impulsado en parte por la ansiedad pública ante infecciones invasivas por estreptococo del grupo A, degradó la especificidad del indicador de tos y confundió las previsiones entrenadas con patrones históricos.

Los autores concluyen que las previsiones automatizadas quedan fuera de su rango de entrenamiento en temporadas genuinamente atípicas y siempre deben ir acompañadas de interpretación experta, en lugar de utilizarse como herramienta de decisión autónoma.