Herramienta de IA predice complicaciones de enfermedades cardiovasculares

Especialistas han descubierto en un método de IA, la manera más precisa para evaluar riesgos y complicaciones por estas patologías
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Por primera vez, científicos de la University of Utah Health demostraron que la inteligencia artificial (IA) podría dar nuevas vías de predicción para la aparición y el curso de enfermedades cardiovasculares. Los investigadores, en colaboración con médicos del Hospital Infantil Primario Intermountain, desarrollaron herramientas computacionales únicas para medir con precisión los efectos sinérgicos de las afecciones médicas existentes en el corazón y los vasos sanguíneos.

En un artículo publicado en la revista PLOS Digital Health, describe el proceso de integración de la IA para las patologías cardíacas: el equipo investigador utilizó un software de aprendizaje automático para clasificar más de 1,6 millones de historias clínicas electrónicas (HCE) una vez eliminados los nombres y otros datos identificativos.

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Los especialistas optaron por este tipo de registros, ya que recopilan todos los datos sobre los cambios en el estado de salud de los pacientes y las evidencias (pruebas de laboratorio, los diagnósticos, el uso de la medicación y los procedimientos médicos). Así, se identificaron las comorbilidades con más probabilidades de agravar las enfermedades cardiovasculares.

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Para analizar esta información, en el estudio se usó una forma de IA conocida como redes gráficas probabilísticas (PGM, en inglés) que calculó cómo cualquier combinación de estas comorbilidades podría influir en los riesgos asociados a los trasplantes de corazón, las cardiopatías congénitas o la disfunción del nódulo sinoauricular (DNS, una alteración o fallo del marcapasos natural del corazón). Pero, también tuvieron en cuenta otras enfermedades cardiovasculares de aparición progresiva.

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Estos son los hallazgos más determinantes para enfermedades cardiovasculares

Vale la pena anotar que, si bien esl estudio se realizó en colaboración con un hospital pediátrico, se produjeron hallazgos de gran precisión tanto en menores como en mayores de edad. Sin embargo, estos son los que los especialistas consideran como más relevantes a la hora de medir el riesgo de desarrollo o complicaciones de enfermedades cardiovasculares:

  • Las mujeres con hipertensión durante el embarazo tenían aproximadamente el doble de probabilidades de dar a luz a bebés con problemas cardíacos y circulatorios congénitos. Los niños con síndrome de Down tenían un riesgo tres veces mayor de sufrir una anomalía cardíaca.
  • Los bebés sometidos al procedimiento de Fontan, intervención que corrige un defecto congénito del flujo sanguíneo en el corazón, tenían unas 20 veces más probabilidades de desarrollar una disfunción de la frecuencia cardíaca del SND que los que no necesitaron la operación.
Mapa inteligencia artificial enfermedades cardiovasculares
Panel A. Representación gráfica de la red de enfermedades de los pacientes. El mapa representa 39.055 códigos de diagnóstico ICD 10, 5.716 códigos de procedimiento CPT y 1.764 códigos de medicación RxNorm que comprenden 50 millones de comorbilidades. Panel B. Trayectoria de plazos para el trasplante de corazón en adultos. Los nodos representan el diagnóstico (negro), los procedimientos (rojo) y los medicamentos (azul). Fuente: Plos Digital Health.
  • En adultos con diagnóstico previo de miocardiopatía (enfermedad del músculo cardíaco) tenían un riesgo 86 veces mayor de necesitar un trasplante de corazón que los que no lo tenían. Además, entre los pacientes afectados con miocarditis vírica, se encontró que tienen un riesgo 60 veces mayor de necesitar un trasplante de corazón.
  • Para aquellos que deben seguir tratamiento con milrinona, un fármaco vasodilatador utilizado para tratar la insuficiencia cardíaca, éste multiplicó por 175 el riesgo de trasplante de corazón.

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Cabe anotar que, la IA permitió detectar con mayor precisión el impacto de factores combinados. Por ejemplo, entre los pacientes que padecían una miocardiopatía y tomaban milrinona, el riesgo de necesitar un trasplante de corazón era 405 veces mayor que el de aquellos cuyo corazón estaba sano.

De acuerdo con los investigadores, aunque su investigación se concentró en enfermedades cardiovasculares, el uso de las redes gráficas probabilísticas podrían tener implicaciones mucho más amplias, fortaleciendo la medicina personalizada gracias a la comunicacion proactiva entre los especialistas y los pacientes.

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