Inteligencia Artificial podría detectar ataques cardíacos en menor tiempo

Una verdad: la inteligencia artificial llegó para quedarse. Pese al rechazo de muchos sobre cómo esta tecnología está cambiando el mundo y la forma de hacer las cosas, hay un campo en el que seguramente será de mucha ayuda y ese es el de la salud.

En el Reino Unido, un grupo de científicos acaba de publicar en la revista ‘Nature’ los resultados de la investigación ‘Aprendizaje automático para el diagnóstico de infarto de miocardio, utilizando concentraciones de troponina cardíaca’.

Nicholas Mills es el autor del artículo publicado, quien también tuvo una alta participación en la investigación. Es especialista de la Fundación Británica del Corazón y es miembro del Centro de Investigación de la Universidad de Edimburgo para la Ciencia Cardiovascular.

En la publicación, los investigadores mencionan que los síntomas de un ataque al corazón, muchas veces son confundidos con la sintomatología de otras enfermedades ajenas a este órgano, algo que dificulta el diagnóstico de los padecimientos cardiacos, poniendo en riesgo la vida de los pacientes al no recibir tratamiento oportuno.

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Según los estudios de la investigación, la eficacia del algoritmo, denominado CoDE-ACS, se probó en 10.286 pacientes de seis países de todo el mundo. Con los hallazgos, además de descartar rápidamente los infartos en los pacientes, CoDE-ACS podría ayudar a los médicos a identificar a aquellos cuyos niveles elevados de troponina, una proteína en la sangre que suele aumentar durante un infarto.

Los investigadores de la Universidad de Edimburgo, en Escocia, reportaron que la herramienta de IA funcionó bien con independencia de la edad, el sexo o los problemas de salud preexistentes, lo que demuestra su potencial para reducir los diagnósticos erróneos y las desigualdades en la población.

Por su parte, según los expertos, CoDE-ACS tiene la capacidad de aumentar la eficiencia y eficacia de la atención de urgencias al identificar rápidamente a los pacientes que pueden volver a casa sin peligro y, además, es capaz de señalar a los médicos cuáles de los que deben permanecer hospitalizados para someterse a más pruebas.

¿Cómo se diagnostica un infarto?

Generalmente, el personal médico mide los niveles de la proteína troponina en la sangre. Sin embargo, se utiliza el mismo umbral para todos los pacientes, lo que deja abierta una puerta a la interpretación. Esto significa que no siempre se tienen en cuenta las características y antecedentes más puntuales de cada paciente, los cuales influyen en los niveles de troponina, con lo que afecta a la precisión de los diagnósticos médicos frente a un posible ataque al corazón.

Según las investigaciones previas al desarrollo de esta tecnología, las mujeres tienen un 50 % más de probabilidades de recibir un diagnóstico inicial erróneo. En este sentido, esto haría que tengan un riesgo de muerte un 70 % mayor. Con investigaciones como las del nuevo algoritmo, se busca disminuir estas estadísticas.

Los investigadores encontraron que ‘CoDE-ACS’ puede descartar un ataque cardíaco en la mayoría de pacientes, con una precisión del 99,6 %. De igual forma, indicaron que el algoritmo predice la posibilidad de ataques cardíacos en subgrupos como hombres, mujeres, personas mayores o pacientes con condiciones renales.

La muerte súbita cardíaca por arritmia (MSC) es una de las principales causas de mortalidad en todo el mundo, especialmente entre las personas con cardiopatías. Aunque los dispositivos implantables pueden prevenir eficazmente la MSC, las herramientas de evaluación para identificar a las personas en riesgo son enormemente inadecuadas.

El CoDE-ACS fue desarrollado a partir de datos de pacientes escoceses que llegaron al hospital con sospecha de infarto.

Por su parte, según informan los científicos, el algoritmo utiliza información rutinaria del paciente, como edad, sexo y el historial médico, así como los niveles de troponina, para predecir la probabilidad de que una persona haya sufrido un infarto. El resultado es una puntuación de probabilidad de 0 a 100 para cada paciente.

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Actualmente, se están realizando ensayos clínicos en Escocia con el apoyo de Wellcome Leap para evaluar si la herramienta puede ayudar a los médicos a reducir la presión en los saturados servicios de urgencias del país.