Los investigadores dijeron que su modelo, que predice riesgos de muerte prematura, podría beneficiar a pacientes con problemas de salud que afectan al corazón.
PUBLICIDADUna herramienta de inteligencia artificial (IA) para ayudar a los médicos a identificar a los pacientes con alto riesgo cardíaco se pondrá a prueba en breve en Inglaterra, después de que un estudio descubriera que puede predecir con precisión el riesgo de que alguien muera en los años posteriores a una exploración cardíaca.
El equipo de investigación global dirigido por el Imperial College de Londres entrenó su modelo de IA, conocido como estimación de riesgo AI-ECG o AIRE, con millones de resultados de electrocardiogramas (ECG), una prueba médica común que registra señales eléctricas dentro y entre las cámaras del corazón. Se suele utilizar para diagnosticar ataques cardíacos y otras irregularidades.
El objetivo era identificar patrones matizados que pudieran indicar que alguien corre un alto riesgo de sufrir problemas de salud o de morir. El modelo, que se puso a prueba, predijo la probabilidad de muerte en la década posterior a un ECG, y acertó el 78% de las veces.
"Importantes beneficios" para los sistemas sanitarios
"Creemos que esto podría tener importantes beneficios para el Servicio Nacional de Salud (NHS, por sus siglas en inglés) y a nivel mundial", dijo en un comunicado Fu Siong Ng, investigador de electrofisiología cardíaca en el Imperial College de Londres, que trabajó en el proyecto.
El sistema también puede predecir ataques cardíacos, insuficiencia cardíaca y problemas del ritmo cardíaco, y los investigadores dijeron que podría implementarse en todo el Servicio Nacional de Salud en los próximos cinco años.
Ya se han planificado ensayos con pacientes reales en varios sitios de Londres y se espera que comiencen a mediados de 2025. Evaluarán los beneficios del modelo utilizando pacientes de clínicas ambulatorias y salas médicas de hospitales.
El potencial de la IA para mejorar la salud cardíaca
Los ECG basados en IA ya se han utilizado para diagnosticar enfermedades cardíacas, pero no forman parte de la atención médica de rutina y aún no se han utilizado para identificar los niveles de riesgo de un paciente específico.
"Esto podría llevar el uso de los ECG más allá de lo que era posible hasta ahora, al ayudar a evaluar el riesgo de futuros problemas cardíacos y de salud, así como el riesgo de muerte", dijo Bryan Williams, director científico y médico de la British Heart Foundation, que financió el estudio.
Los investigadores, que publicaron sus resultados en la revista Lancet Digital Health, dijeron que las predicciones en las que la IA se equivocó podrían deberse a otros factores desconocidos, como si el paciente recibió tratamiento adicional o murió inesperadamente. Pero enfatizaron que el modelo aún podría detectar cambios sutiles en la estructura del corazón, que pueden servir como señal de advertencia de enfermedad o muerte, pero que los médicos podrían pasar por alto.
"Nosotros, los cardiólogos, usamos nuestra experiencia y pautas estándar cuando analizamos los ECG, clasificándolos en patrones 'normales' y 'anormales' para ayudarnos a diagnosticar enfermedades", dijo Arunashis Sau, un médico académico del Imperial College de Londres que dirigió la nueva investigación. "Sin embargo, el modelo de IA detecta detalles mucho más sutiles, por lo que puede 'detectar' problemas en los ECG que a nosotros nos parecerían normales, y potencialmente mucho antes de que la enfermedad se desarrolle por completo", dijo Sau.
Sau dijo que se necesita más investigación en hospitales y otros entornos de atención médica para determinar el papel futuro del modelo en el diagnóstico y el tratamiento, pero que los pacientes con otros problemas de salud también podrían beneficiarse porque otras enfermedades, como la diabetes, también tienden a afectar el corazón.
Fu Siong Ng estuvo de acuerdo: "Esto podría tener un impacto positivo en la forma en que se trata a los pacientes y, en última instancia, mejorar la longevidad y la calidad de vida de los pacientes", dijo.