MARTES, 12 de noviembre de 2019 (HealthDay News) -- En dos estudios, la inteligencia artificial se usó con los resultados de electrocardiogramas (ECG) para identificar a los pacientes con un riesgo más alto de un ritmo cardiaco irregular potencialmente peligroso, y a los que tenían más probabilidades de morir en un plazo de un año, señalan los investigadores.
Usando más de 2 millones de resultados de ECG recolectados a lo largo de tres décadas, el equipo creó "redes neuronales profundas" que predicen eventos futuros a partir de un ECG.
En un estudio, los investigadores usaron 1.1 millones de ECG que no encontraron fibrilación auricular (FA) en más de 237,000 pacientes para evaluar la capacidad de la red de predecir el trastorno del ritmo cardiaco antes de que se desarrolle. La FA aumenta el riesgo de sufrir un infarto o un accidente cerebrovascular (ACV).
En el 1 por ciento superior de los pacientes con un riesgo alto, según predijo la red neuronal, un tercio fueron diagnosticados con FA en un plazo de un año. Los pacientes que se predijo que desarrollarían FA en un plazo de un año tuvieron un 45 por ciento más probabilidades de desarrollar el trastorno a lo largo de 25 años que los demás pacientes.
El autor sénior, Christopher Haggerty, anotó que como hay pocas formas de identificar qué pacientes desarrollarán FA, con frecuencia un ACV es la primera señal del trastorno. Haggerty es codirector del Laboratorio de Tecnologías de Imágenes Cardiacas del Sistema de Salud Geinsenberg, en Danville, Pensilvania.
"Esperamos que este modelo se pueda usar para identificar a los pacientes con fibrilación auricular muy pronto, de forma que puedan ser tratados para prevenir un ACV", planteó Haggerty en un comunicado de prensa de la Asociación Americana del Corazón (American Heart Association, AHA).
Un segundo estudio usó los resultados de 1.77 millones de ECG y otros registros de casi 400,000 pacientes. La red neuronal fue mejor que otros métodos para predecir el riesgo de un paciente de morir por cualquier causa en un plazo de un año.
La red neuronal pudo predecir con precisión el riesgo de muerte incluso en pacientes cuyos ECG fueron considerados normales por un médico.
"Es emocionante, y ofrece más evidencias de que estamos a vísperas de una revolución en la medicina, en que las computadoras trabajarán junto con los médicos para mejorar la atención del paciente", aseguró el codirector del laboratorio de imágenes, el Dr. Brandon Fornwalt, autor sénior de ambos estudios.
"Incorporar esos modelos al análisis de rutina de los ECG sería sencillo. Pero desarrollar unos planes de atención adecuados basándose en las predicciones de una computadora sería un desafío más grande", comentó Sushravya Raghunath, científica computacional del laboratorio de imágenes y autora principal del segundo estudio.
Los hallazgos se presentarán en la reunión anual de la AHA en Filadelfia, del 16 al 18 de noviembre. Las investigaciones presentadas en reuniones por lo general se consideran preliminares hasta que se publiquen en una revista revisada por profesionales.
Ahora, los investigadores están evaluando si las predicciones de la inteligencia artificial se pueden usar para mejorar los resultados de salud cardiaca de los pacientes.
Más información
El Instituto Nacional del Corazón, los Pulmones y la Sangre de EE. UU. ofrece más información sobre la fibrilación auricular.
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