Investigadores del Instituto Smidt Heart del hospital de alta complejidad Cedars-Sinai, en Los Ángeles, descubrieron que un algoritmo de inteligencia artificial (IA) puede detectar un ritmo cardiaco anormal en personas que aún no muestran síntomas.
El algoritmo identificó señales ocultas en pruebas de diagnóstico médico comunes. Se entrenó con datos de casi un millón de electrocardiogramas y predijo con precisión que los pacientes sufrirían fibrilación auricular en un plazo de 31 días.
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Esta herramienta puede ayudar a los médicos a prevenir mejor los accidentes cerebrovasculares y otras complicaciones cardiovasculares en personas con fibrilación auricular, el tipo más común de trastorno del ritmo cardiaco.
Los algoritmos desarrollados anteriormente se han utilizado principalmente en poblaciones blancas. Este algoritmo funciona en diversos entornos y poblaciones de pacientes, incluidos veteranos estadounidenses y poblaciones desatendidas. Los hallazgos se publicaron hoy en la revista de la JAMA Cardiology, de la Asociación Médica Estadounidense, revisada por pares.
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“Esta investigación permite una mejor identificación de una afección cardiaca oculta e informa la mejor manera de desarrollar algoritmos que sean equitativos y generalizables a todos los pacientes”, comentó el Dr. David Ouyang, cardiólogo de Cedars-Sinai, investigador de la División de Inteligencia Artificial en Medicina y autor principal del estudio.
Los expertos estiman que una de cada tres personas con fibrilación auricular no sabe que padece la afección.
¿Qué es la fibrilación auricular y cuáles son los síntomas?
En la fibrilación auricular, las señales eléctricas en el corazón que regulan el bombeo de sangre desde las cámaras superiores a las inferiores son caóticas. Esto puede hacer que la sangre en las cámaras superiores se acumule y forme coágulos de sangre que pueden viajar al cerebro y desencadenar un accidente cerebrovascular isquémico.
Los síntomas, según la Clínica Mayo, son sensación de palpitaciones, dolor en el pecho, mareo, fatiga, debilidad, poca resistencia al ejercicio y falta de aliento.
Para crear el algoritmo, los investigadores programaron una herramienta de inteligencia artificial para estudiar los patrones encontrados en las lecturas de casi un millón de electrocardiogramas tomados entre el 1 de enero de 1987 y el 31 de diciembre de 2022 de pacientes atendidos en dos redes de salud de Asuntos de Veteranos (Veterans Affairs).
El modelo de IA también se aplicó a los registros médicos de pacientes de Cedars-Sinai y de manera similar (y precisa) predijo casos de fibrilación auricular en un plazo de 31 días.
“Este estudio de veteranos fue geográfica y étnicamente diverso, lo que indica que la aplicación de este algoritmo podría beneficiar a la población general en los EE. UU.”, afirmó el Dr. Sumeet Chugh, director de la División de Inteligencia Artificial en Medicina en el Departamento de Medicina y director del Centro de Ritmo Cardiaco del Departamento de Cardiología.
El estudio fue un esfuerzo de colaboración entre médicos e investigadores de Cedar-Sinai y los hospitales de Asuntos de Veteranos de San Francisco y Palo Alto. Además de Ouyang, en el estudio trabajaron los investigadores de Cedars-Sinai Grant Duffy y John Theurer.
Los investigadores planean continuar estudiando el algoritmo como parte de ensayos clínicos prospectivos para saber si ayuda a identificar a las personas en riesgo de sufrir un ataque cardiaco y un derrame cerebral. También aspiran a desarrollar más algoritmos de IA.
El estudio fue financiado por los Institutos Nacionales de Salud y el Departamento de Asuntos de Veteranos de EE. UU. (I)
