Diario Libre (Republica Dominicana)
La inteligencia artificial predice mejor recaídas de recuperados de infarto
⚫ Para el estudio usaron datos de cerca de 20,000 pacientes de todo el mundo ⚫ Nueva herramienta predice mejor mortalidad
BARCELONA. Nuevas herramientas basadas en la inteligencia artificial son mejores que las actuales para predecir las posibilidades de que un paciente recuperado de un infarto o una angina de pecho vuelva a sufrir un episodio de insuficiencia cardíaca durante el año posterior al alta.
Esta es la conclusión de un estudio multicéntrico, publicado en la revista “The Lancet”, liderado por especialistas de la Universidad de Turín (Italia) y en el que participaron investigadores del Hospital Universitario de Bellvitge y el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (Barcelona, noreste de España).
Los pacientes que se recuperaron de un síndrome coronario agudo tienen un mayor riesgo de volver a sufrir un nuevo infarto, hemorragias u otras complicaciones.
Para prevenirlo, a menudo reciben terapia antiplaquetaria dual, pero esta terapia, a la vez que reduce el riesgo de isquemia miocárdica, aumenta el de hemorragia.
Ello hace que para los médicos sea muy importante saber qué riesgo concreto tiene cada paciente, para así poder individualizar los tratamientos y dar un paso más en la aplicación de la medicina personalizada a las enfermedades del corazón.
Aunque hace años que existen métodos estadísticos que realizan esta predicción a partir de diversos parámetros clínicos, hasta ahora estas herramientas han tenido una precisión limitada.
Los autores del estudio crearon y testaron inicialmente cuatro nuevos modelos de estratificación de los riesgos que procesan los datos con sistemas de aprendizaje automático.
Para ello usaron datos de cerca de 20,000 pacientes de todo el mundo recogidos entre 2003 y 2016, y constataron que la nueva herramienta basada en la inteligencia artificial predice mucho mejor la mortalidad, el riesgo de hemorragia y el riesgo de sufrir un nuevo infarto.
“La ventaja de los métodos de aprendizaje automático es que aplican algoritmos a conjuntos extensos y variados de datos, captando relaciones entre estos datos que sistemas más simples no pueden captar”, apuntó el coordinador de la Unidad de Cuidados Intensivos Cardiológicos del Servicio de Cardiología de Bellvitge y uno de los autores del estudio, Albert Ariza.
El doctor destacó que estas herramientas se están empezando a utilizar de forma progresiva y ya han demostrado su utilidad en algún otro ámbito clínico: “Esperamos que pronto estén al alcance de todos los cardiólogos para ayudarnos a la toma de decisiones a partir de la evaluación de riesgos personalizada”.