MADRID, 28 Nov. (EUROPA PRESS) -
La inteligencia artificial puede prevenir enfermedades cardiovasculares, la primera causa de morbimortalidad y gasto sanitario, según diversos estudios que se han presentado en el III Congreso de eSalud, celebrado en el Hospital de La Princesa de Madrid, organizado por la Asociación de Investigadores en eSalud AIES y la agencia de comunicación COM Salud.
Una de las iniciativas que se está llevando a cabo en la Unidad de Imagen Cardíaca del Servicio de Cardiología del Hospital La Princesa, es el análisis de 250.000 electrocardiogramas, con 75 millones de datos a partir de un sistema de Philips, para identificar nuevos signos que preceden a algunas enfermedades cardiacas.
Los expertos en inteligencia artificial, anestesistas y 'software IntelliSpace ECG' han valorado la capacidad de predicción de problemas cardiovasculares postquirúrgicos, analizando más de 400 mediciones de alta precisión en electrocardiogramas previos a la cirugía. "La mayoría de esas mediciones son inapreciables al ojo humano", ha explicado el jefe de sección de imagen cardiaca del servicio de cardiología, Jesús Jiménez Borreguero.
El objetivo de este trabajo es hacer medicina predictiva, por ello se espera identificar "nuevos signos que preceden a algunas enfermedades cardiacas concretas", ha detallado el especialista. En concreto, se pretende poder predecir riesgos postquirúrgicos asociados a cardiopatías específicas, cuantificar el riesgo de fragilidad asociado con las comorbilidades habituales de los pacientes ancianos y predecir los precursores de la fibrilación auricular.
Según el subdirector General de Investigación Sanitaria de la Consejería de Sanidad de la Comunidad de Madrid, Miguel Ángel Salinero, "la inteligencia artificial está facilitando la toma de decisiones del médico". A su juicio, "está mejorando la forma de trabajar de los médicos". También se empieza a utilizar en la investigación mediante análisis con redes neuronales de datos masivos en enfermedades concretas.
Una de estas enfermedades es la diabetes tipo 2, una de las causas principales de enfermedades cardiovasculares, que suele presentar signos previos en lo que se conoce como prediabetes.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y 'BIG DATA' EN SALUD
La sesión inaugural del congreso ha mostrado algunos casos reales de 'Big Data' e inteligencia artificial aplicados a la salud. La información médica "requiere que aparezcan nuevos sistemas tecnológicos que permitan a los profesionales y gestores sanitarios aprovechar todos los datos que se generan", han informado desde COM SALUD.
Un ejemplo de éxito en este sentido es el proyecto 'Savana', fundado por el doctor neurólogo del Hospital Ramón y Cajal de Madrid, Ignacio Hernández Medrano, y cuya tecnología acerca la inteligencia artificial a la práctica médica.
Su sistema utiliza el lenguaje computacional y el 'Big Data' para convertir las historias clínicas de los pacientes, escritas en su mayoría en lenguaje natural, a datos y códigos con el fin de que puedan ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones.
Los datos obtenidos se conocen como biomarcadores, unos valores cuantitativos que se relacionan directamente con algún proceso que está sucediendo en el cuerpo humano, ya sea fisiológico o patológico. Con su motor de búsqueda, los médicos pueden acceder a datos comunes obtenidos de los pacientes de forma anónima, para guiarse a la hora de tomar decisiones en tiempo real basadas en las mejores prácticas o incluso predecir sucesos clínicos.
