El aprendizaje automático ofrece nuevas perspectivas en la subtipificación y predicción de resultados de la insuficiencia cardíaca.
La insuficiencia cardíaca es una afección frecuente y compleja que afecta a muchas personas, con consecuencias significativas en términos de hospitalizaciones, recursos necesarios, calidad de vida y esperanza de vida. La diversidad de causas y clasificaciones de este síndrome ha dificultado su comprensión y tratamiento efectivo. Sin embargo, el aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial, ha demostrado su potencial para descubrir asociaciones complejas y subtipos de insuficiencia cardíaca más allá de los reconocidos actualmente, mejorando así la predicción de riesgos y allanando el camino hacia la medicina personalizada.
Un study reciente publicado en The Lancet Digital Health utilizó métodos de aprendizaje automático para subtipificar y predecir los resultados de la insuficiencia cardíaca mediante el análisis de grandes conjuntos de datos de registros electrónicos de salud. El estudio incluyó a más de 300 mil pacientes y utilizó tanto métodos supervisados como no supervisados para analizar los datos. Los métodos no supervisados identificaron cinco grupos de pacientes con insuficiencia cardíaca, mientras que los métodos supervisados desarrollaron un modelo de predicción con una calculadora de riesgo en línea disponible para pacientes y médicos.
Estudios anteriores también han utilizado el aprendizaje automático para subtipificar la insuficiencia cardíaca, identificando grupos de pacientes con características y riesgos específicos. No obstante, otro estudio también publicado en The Lancet Digital Health, pero en 2019 estudio destacó por su tamaño de muestra y validación externa, lo que fortaleció sus hallazgos. Además, se exploraron los mecanismos biológicos subyacentes mediante el análisis de puntuaciones de riesgo poligénico y polimorfismos de un solo nucleótido.
La subtipificación y predicción de resultados en pacientes con insuficiencia cardíaca mediante el aprendizaje automático entrenado en grandes conjuntos de datos tiene un gran potencial. Estos avances podrían impulsar el desarrollo de nuevas estrategias de tratamiento y mejorar la atención médica personalizada para los pacientes. La investigación futura también debe explorar el potencial de técnicas de reconocimiento de patrones impulsadas por inteligencia artificial en modalidades de imagen como la ecocardiografía y la resonancia magnética cardíaca, lo que permitiría una subtipificación más precisa, predicción de resultados y respuesta al tratamiento en pacientes con insuficiencia cardíaca.
