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El importante papel que juega la inteligencia artificial en la detección precoz de cardiopatías silenciosas

El importante papel que juega la inteligencia artificial en la detección precoz de cardiopatías silenciosas

Un estudio de la Clínica Mayo utiliza la inteligencia artificial para poder crear un detector lo suficientemente precoz y económico para detectar la cardiopatía silenciosa. La buena noticia es que esto se aplica a una prueba económica y ampliamente conocida, estamos hablando del electrocardiograma (ECG), que permite contar con un indicador para determinar la disfunción ventricular izquierda asintomática, que puede derivar en insuficiencia cardiaca.

Se ha descubierto que la exactitud de la prueba combinada con el electrocardiograma y la inteligencia artificial, puede ser comparable a la mamografía para el cáncer de mama, el antígeno prostático para el cáncer de próstata o la citología para el cáncer del cuello uterino: así de exacta es. Como la disfunción ventricular asintomática se caracteriza por un corazón débil con alto riesgo de insuficiencia cardiaca manifiesta, se cree que al menos siete millones de personas en Estados Unidos sufren esta afección, lo que supone una baja en la calidad de vida y en la longevidad de las mismas.

Inteligencia artificial: lo nuevo para los males cardiacos

A pesar de este panorama, no existe un medio en particular que sea económico, no invasivo e indoloro para poder diagnosticar la disfunción ventricular izquierda asintomática. Por eso el estudio realizado en la Clínica Mayo aborda un análisis de detección, que es medir los niveles de Péptido Natriurético Tipo B (o BNP, por sus siglas en inglés), sin embargo, se requieren muchas extracciones de sangre y los resultados pueden no ser exactos. Esta enfermedad asintomática generalmente se puede diagnosticar a través de exámenes de imagenología mucho más caros como una tomografía computarizada o una resonancia magnética.

“Actualmente la insuficiencia cardíaca congestiva afecta a más de 5 millones de personas y su atención médica cuesta alrededor de 30 mil millones de dólares solamente en Estados Unidos. La posibilidad de contar con un registro económico, disponible y de fácil acceso, además de 10 segundos de duración, como el ECG, y de procesarlo digitalmente con inteligencia artificial para extraer toda la información acerca de cardiopatías previamente escondidas es sumamente esperanzador para salvar vidas y mejorar la salud”, explica el Dr. Paul Friedman, uno de los autores del estudio y presidente del Departamento de Medicina Cardiovascular en la Clínica Mayo.

Detección temprana = mayor esperanza de vida

En el estudio, los investigadores de la Clínica Mayo expusieron la hipótesis de que una red neural entrenada podía ser capaz de detectar la disfunción ventricular izquierda asintomática a través del ECG. Luego, con los datos digitales previamente almacenados en la Clínica, seleccionaron un grupo de ECG y ecocardiogramas transtorácicos para así identificar al sector de la población que debía estudiarse bajo en este esquema. Para comprobar su hipótesis, los investigadores diseñaron, entrenaron, probaron y validaron una red neural.

Por otro lado, “en los pacientes sin disfunción ventricular, los que obtenían un resultado positivo en la detección de la inteligencia artificial corrían un riesgo cuádruple de sufrir disfunción ventricular en el futuro que quienes obtenían un resultado negativo, es decir, la prueba no solamente identificó la enfermedad asintomática, sino que también predijo el riesgo de enfermedad futura, posiblemente mediante la identificación de cambios muy precoces y sutiles en el ECG que ocurren antes de que el músculo cardíaco se debilite”, concluye el Dr. Friedman.

Fuente: Zachi Attia; Suraj Kapa, M.D.; Francisco Lopez-Jimenez, M.D.; Paul McKie, M.D.; Dorothy Ladewig; Gaurav Satam; Patricia Pellikka, M.D.; Maurice Enriquez-Sarano, M.D.; Peter Noseworthy, M.D.; Thomas Munger, M.D.; Samuel Asirvatham, M.D.; Christopher Scott; and Rickey Carter, Ph.D., all of Mayo Clinic. This research was made possible in part by the Mayo Clinic Robert D. and Patricia E. Kern Center for the Science of Health Care Delivery.

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