Desarrollan inteligencia artificial capaz de diagnosticar ataques cardíacos

Un grupo de científicos de Reino Unido compartió su investigación en donde determina que por medio de un sistema de aprendizaje automático se puede diagnosticar un infarto de miocardio, utilizando concentraciones de troponina cardíaca.

De acuerdo con este estudio, los científicos crearon un algoritmo mediante inteligencia artificial que podría ser utilizado pronto por los médicos para diagnosticar infartos con mayor rapidez y precisión que nunca.

Según los estudios de dichos investigadores, la eficacia del algoritmo, denominado CoDE-ACS, se probó en 10.286 pacientes de seis países de todo el mundo.

Ahora bien, 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 tras un infarto, se incrementan como consecuencia a un infarto y no a otra enfermedad.

Desarrollada por investigadores de la Universidad de Edimburgo, en Escocia, 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.

Vale la pena recordar que el mejor camino que existe actualmente para diagnosticar un infarto es medir 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.

Dicho esto, lo anterior significa que no siempre se tienen en cuenta factores como la edad, el sexo y otros problemas de salud, los cuales influyen en los niveles de troponina, con lo que afecta a la precisión de los diagnósticos médicos frente a un cuadro de infarto. Esto puede dar lugar a desigualdades en el diagnóstico.

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. Ahora bien, los expertos aseguran que el nuevo algoritmo es una oportunidad para evitar que esta tendencia continúe.

Siendo así, el CoDE-ACS se ha 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.

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.

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.