Un equipo de investigadores en China desarrolló un sistema de IA capaz de predecir el riesgo de complicaciones cardiacas graves en pacientes que ya sufrieron un infarto, incluso cuando falta información médica.
Un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) llamado MACE-MAIS demostró una alta precisión para predecir el riesgo de un segundo infarto al miocardio u otras complicaciones cardiacas graves. El estudio, publicado en npj Digital Medicine, destaca que esta herramienta supera a los modelos tradicionales incluso cuando se enfrenta a expedientes clínicos con información incompleta.
MACE-MAIS es un sistema diseñado para calcular qué tan probable es que una persona que tuvo un infarto al miocardio vuelva a presentar un problema cardiaco grave en los meses o años siguientes. El sistema fue puesto a prueba con información de 2 mil 137 pacientes de cuatro hospitales.
Cuando una persona sufre un infarto, el corazón queda en riesgo de presentar nuevos episodios, entre ellos otro infarto, insuficiencia cardiaca o incluso la muerte. Los médicos llaman a este conjunto de complicaciones eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE, en inglés). Saber con anticipación qué pacientes tienen más probabilidades de sufrir estos eventos permite a los cardiólogos decidir si alguien necesita vigilancia más cercana o un tratamiento más agresivo.
Para hacer esta predicción, el sistema combina dos tipos de información. Por un lado usa imágenes de resonancia magnética cardiaca, que muestran el estado del corazón después del infarto, por ejemplo si quedó una cicatriz o si el músculo cardiaco perdió fuerza. Por otro lado utiliza los datos del expediente clínico electrónico (EHR, en inglés), que incluyen antecedentes médicos, resultados de laboratorio y el reporte que redacta el radiólogo tras revisar las imágenes.
Uno de los principales problemas al construir este tipo de herramientas es que la información suele estar incompleta. No todos los hospitales cuentan con el mismo equipo, y en ocasiones faltan ciertos estudios o datos del paciente. MACE-MAIS fue entrenado específicamente para funcionar bien aun con estos vacíos de información, algo que otros sistemas anteriores no lograban resolver de forma adecuada.
Otra característica distintiva del sistema es que no solo entrega una probabilidad de riesgo, sino que explica en lenguaje comprensible por qué llegó a esa conclusión. Para lograrlo, se apoya en un modelo de lenguaje que redacta un razonamiento similar al que haría un médico, mencionando qué hallazgos de las imágenes y qué resultados de laboratorio influyeron en la predicción. Esto es relevante porque muchos sistemas de IA funcionan como una especie de caja negra, sin mostrar cómo llegaron a sus resultados, lo que dificulta que el personal de salud confíe en ellos.
Tres cardiólogos evaluaron de forma independiente y sin saber qué modelo generó cada explicación, comparando a MACE-MAIS contra otros sistemas de inteligencia artificial conocidos, incluido GPT-4o. En esta evaluación, MACE-MAIS obtuvo la calificación más alta en aspectos como la validez clínica del razonamiento y la precisión de sus conclusiones.
En cuanto a su capacidad de predicción, el sistema superó a los modelos estadísticos tradicionales que se usan actualmente en la práctica médica. En los cuatro hospitales donde se probó, logró distinguir con mayor precisión entre los pacientes que después tuvieron complicaciones y los que no.
Los propios autores señalan que la herramienta todavía es un prototipo de investigación y que antes de usarse en hospitales de forma regular necesita pasar por evaluaciones regulatorias adicionales, así como estudios clínicos que confirmen que su uso realmente mejora los resultados de los pacientes. También aclaran que cualquier explicación generada por la inteligencia artificial debe ser revisada siempre por un médico antes de tomar decisiones sobre el tratamiento de una persona.
