MADRID, 19 Oct. (EUROPA PRESS) -
Investigadores del Smidt Heart Institute del Cedars-Sinai, en Estados Unidos, han descubierto que un algoritmo de inteligencia artificial (IA) puede detectar un ritmo cardiaco anormal en personas que aún no presentan síntomas, según publican en la revista 'JAMA Cardiology'.
El algoritmo, que identificó señales ocultas en pruebas comunes de diagnóstico médico, podría ayudar a los médicos a prevenir mejor los accidentes cerebrovasculares y otras complicaciones cardiovasculares en personas con fibrilación auricular, el tipo más común de trastorno del ritmo cardíaco. Los algoritmos desarrollados anteriormente se han utilizado principalmente en poblaciones blancas, pero este funciona en diversos entornos y poblaciones de pacientes, incluidos veteranos estadounidenses y poblaciones desatendidas.
"Esta investigación permite identificar mejor una cardiopatía oculta e informa sobre la mejor manera de desarrollar algoritmos que sean equitativos y generalizables a todos los pacientes", afirma David Ouyang, cardiólogo del Departamento de Cardiología del Instituto del Corazón Smidt del Cedars-Sinai, investigador de la División de Inteligencia Artificial en Medicina y autor principal del estudio. Los expertos calculan que aproximadamente una de cada tres personas con fibrilación auricular desconoce que la padece.
En la fibrilación auricular, las señales eléctricas del corazón que regulan el bombeo de sangre de las cavidades superiores a las inferiores son caóticas. Esto puede hacer que la sangre de las cavidades superiores se acumule y forme coágulos que pueden llegar al cerebro y desencadenar un ictus isquémico.
Para crear el algoritmo, los investigadores programaron una herramienta de inteligencia artificial para estudiar los patrones encontrados en las lecturas de los electrocardiogramas. Un electrocardiograma es una prueba que monitoriza las señales eléctricas del corazón. A las personas que se someten a esta prueba se les colocan electrodos en el cuerpo que detectan la actividad eléctrica del corazón.
El programa se entrenó para analizar lecturas de electrocardiogramas tomadas entre el 1 de enero de 1987 y el 31 de diciembre de 2022 en pacientes atendidos en dos redes sanitarias de Veterans Affairs. El algoritmo se entrenó con casi un millón de electrocardiogramas y predijo con exactitud que los pacientes tendrían fibrilación auricular en un plazo de 31 días.
El modelo de IA también se aplicó a historias clínicas de pacientes del Cedars-Sinai y predijo de forma similar -y con exactitud- casos de fibrilación auricular en un plazo de 31 días.
"Este estudio de veteranos fue geográficamente y étnicamente diverso, lo que indica que la aplicación de este algoritmo podría beneficiar a la población general en Estados Unidos --anuncia Sumeet Chugh, director de la División de Inteligencia Artificial en Medicina en el Departamento de Medicina y director médico del Centro de Ritmo Cardiaco en el Departamento de Cardiología--. Esta investigación ejemplifica una de las muchas formas en que los investigadores del Instituto del Corazón Smidt y la División de Inteligencia Artificial en Medicina están utilizando la IA para abordar la gestión preventiva de condiciones cardíacas complejas y desafiantes".
Los investigadores tienen previsto seguir estudiando el algoritmo en el marco de ensayos clínicos prospectivos para averiguar si ayuda a identificar a las personas con riesgo de sufrir un infarto de miocardio o un ictus. También tienen previsto desarrollar más algoritmos de IA.
