La IA puede detectar a personas con riesgo de complicaciones cardiovasculares
Científicos de la Universidad de Salud de Utah han demostrado por primera vez que la inteligencia artificial puede dar lugar a mejores formas de predecir el inicio y la evolución de las enfermedades cardiovasculares.
Los investigadores, en colaboración con médicos del Intermountain Primary Children's Hospital, desarrollaron herramientas computacionales únicas para medir con precisión el efecto sinérgico de las enfermedades existentes sobre el corazón y los vasos sanguíneos.
Los investigadores afirmaron que este enfoque integral puede ayudar a los médicos a anticiparse, prevenir o tratar graves problemas cardíacos, posiblemente incluso antes de que el paciente conozca la enfermedad subyacente.
Aunque el estudio se centró únicamente en las enfermedades cardiovasculares, los científicos consideran que puede tener una relevancia mucho más amplia. De hecho, sugieren que estos descubrimientos podrían dar paso a una nueva era de la medicina preventiva personalizada. Los médicos contactarán activamente con los pacientes para advertirles de posibles enfermedades y de lo que pueden hacer para aliviar el problema.
«Podemos recurrir a la IA para precisar el riesgo prácticamente de cualquier diagnóstico médico. Riesgo de cáncer, riesgo de cirugía de tiroides, riesgo de diabetes: cualquier término médico que se pueda imaginar»
Según Mark Yandell, doctor en Filosofía y autor principal del estudio, y Edna Benning, presidenta de U of U Health y cofundadora de Backdrop Health, los métodos actuales para calcular el efecto combinado de distintos factores de riesgo, como los datos demográficos y el historial clínico, sobre las enfermedades cardiovasculares suelen ser imprecisos y subjetivos. Como resultado, estos métodos no logran detectar ciertas interacciones que pueden tener graves consecuencias para la salud del corazón y los vasos sanguíneos.
Para medir con mayor precisión cómo estas interacciones, también conocidas como comorbilidades, afectan a la salud, Tristani-Firouzi, Yandell y sus colegas de U of U Health y del Intermountain Primary Children’s Hospital utilizaron software de aprendizaje automático para analizar más de 1,6 millones de historiales médicos electrónicos (EHR) después de eliminar los nombres y otra información identificativa.
Estos registros electrónicos, que documentan todo lo que le ocurre al paciente, incluidos análisis de laboratorio, diagnósticos, uso de medicamentos y procedimientos médicos, ayudaron a los investigadores a identificar las comorbilidades que con mayor probabilidad pueden agravar una enfermedad concreta, como la cardiovascular.
En su estudio actual utilizaron una forma de inteligencia artificial llamada redes gráficas probabilísticas (PGM) para calcular cómo cualquier combinación de estas comorbilidades puede afectar a los riesgos asociados al trasplante de corazón, a las cardiopatías congénitas o a la disfunción del nodo sinusal (SND, alteración o fallo del marcapasos natural del corazón).
Entre los adultos, los investigadores descubrieron que:
- Las personas a las que previamente se les había diagnosticado síndrome de cardiomiopatía (enfermedad del músculo cardíaco) necesitaron un trasplante de corazón 86 veces más a menudo que aquellas que no lo tenían.
- En quienes habían sufrido miocarditis viral, el riesgo de necesitar un trasplante de corazón fue unas 60 veces mayor.
- El uso de milrinona, un vasodilatador empleado para tratar la insuficiencia cardíaca, multiplicó por 175 el riesgo de trasplante. Fue el predictor individual más fuerte de trasplante de corazón.
En algunos casos, el riesgo combinado fue aún mayor. Por ejemplo, entre los pacientes con cardiomiopatía que tomaban milrinona, el riesgo de necesitar un trasplante de corazón fue 405 veces superior al de quienes tenían un corazón más sano.
Según Tristani-Firouzi, las comorbilidades tuvieron efectos significativamente distintos sobre el riesgo de trasplante en los niños. En general, el riesgo de trasplante de corazón en niños es entre 17 y 102 veces mayor que en niños sin enfermedades cardíacas previas, según el diagnóstico principal.
Los investigadores también estudiaron cómo la salud de la madre durante el embarazo afecta a sus hijos. Las mujeres que tuvieron presión arterial alta durante el embarazo tuvieron aproximadamente el doble de probabilidad de dar a luz a niños con problemas congénitos del corazón y de la circulación. En los niños con síndrome de Down, el riesgo de anomalía cardíaca es unas tres veces mayor.
En los bebés sometidos a la operación de Fontan, que corrige un defecto congénito del flujo sanguíneo en el corazón, la probabilidad de desarrollar disfunción del ritmo cardíaco SND fue unas 20 veces mayor que en quienes no necesitaron la operación.
Los investigadores también detectaron diferencias demográficas importantes. Por ejemplo, en un paciente de origen latinoamericano con fibrilación auricular (latidos cardíacos acelerados), el riesgo de SND fue el doble que en pacientes negros y blancos con historiales clínicos similares.
Josh Bonkowski, doctor en Medicina y director del Centro Primario de Medicina Personalizada Infantil, que no es autor del estudio, considera que esta investigación podría dar lugar a una herramienta clínica práctica para la atención de los pacientes.
«Esta nueva tecnología demuestra que podemos estimar con precisión el riesgo de complicaciones médicas e incluso determinar qué medicamentos se adaptan mejor a cada paciente»
De cara al futuro, Tristani-Firouzi y Yandell esperan que su estudio también ayude a los médicos a desenredar la creciente maraña de información médica confusa que les rodea a diario.
«Por muy informado que se esté, hoy en día no hay forma de tener en la cabeza todo el conocimiento que necesita un profesional sanitario para tratar a los pacientes de la mejor manera. Las máquinas computacionales que desarrollamos ayudarán a los médicos a tomar las mejores decisiones posibles sobre la atención a los pacientes, utilizando toda la información relevante disponible en nuestra era electrónica. Estas máquinas son vitales para el futuro de la medicina»
