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Nueva herramienta de IA para optimizar la evaluación de riesgos en la atención de la insuficiencia cardíaca

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Investigadores de Uva Health han desarrollado una nueva y poderosa herramienta de IA para la evaluación de riesgos que se pueden predecir en pacientes con insuficiencia cardiaca. De acuerdo con los expertos, esta IA denominada CARNA está a disposición del público y puede ser utilizada de forma gratuita para los médicos.

Entre las principales beneficios de esta herramienta está la mejora de las herramientas existentes de evaluación de riesgo de insuficiencia cardiaca al aprovechar el poder del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial para determinar los riesgos específicos del paciente de desarrollar resultados desfavorables relacionados con dicha patología. 

La investigadora Sula Mazimba, MD, experta en insuficiencia cardíaca, explicó que “la insuficiencia cardíaca es una afección progresiva que afecta no solo a la calidad de vida sino también a la cantidad. No todos los pacientes con insuficiencia cardíaca son iguales. Cada paciente se encuentra en un espectro a lo largo del continuo de riesgo de sufrir resultados adversos”. Además, insistió en que “identificar el grado de riesgo de cada paciente promete ayudar a los médicos a adaptar las terapias para mejorar los resultados”.

Cabe mencionar que este problema de salud, su incidencia es cada vez más alta. Más de 6 millones de estadounidenses padecen insuficiencia cardiaca y se espera que esta cifra aumente a más de 8 millones de personas para 2030.

¿Cómo se desarrolló esta herramienta de IA?

Este modelo de IA se desarrolló utilizando datos anónimos extraídos de miles de pacientes inscritos en ensayos clínicos de insuficiencia cardiaca. Cuando se puso este modelo a prueba se descubrió que superaba a los productores existentes para determinar cómo le iría a un amplio espectro de pacientes en áreas como la necesidad de cirugía o trasplante de corazón, el riesgo de rehospitalización y el riesgo de muerte.

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El éxito de este modelo se atribuye al uso de ML/AI y a la inclusión de datos clínicos hemodinámicos que describieron, como tal, cómo circula la sangre por el corazón, los pulmones y el resto del cuerpo.

Por su parte, la investigadora Josephine Lamp, del Departamento de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Virginia destacó que “este modelo representa un gran avance porque ingiere conjuntos complejos de datos y puede tomar decisiones incluso entre factores faltantes y en conflicto. Es realmente emocionante porque el modelo presenta y resume de manera inteligente los factores de riesgo que reducen la carga de decisiones para que los médicos puedan tomar decisiones de tratamiento rápidamente”.

Según la investigación, al usar el modelo, los médicos podrán estar mejor equipados para personalizar la atención a cada paciente, ayudándoles a vivir una vida más larga y saludable.

“El entorno de investigación colaborativa de la Universidad de Virginia hizo posible este trabajo al reunir a expertos en insuficiencia cardíaca, informática, ciencia de datos y estadística”, aseguró el investigador Kenneth Bilchick, MD, cardiólogo de UVA Health.

Los investigadores han puesto su nueva herramienta de IA a disposición gratuita en el siguiente enlace: https://github.com/jozieLamp/CARNA

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