Científicos de Mount Sinai esperan solicitar el estatus de dispositivo innovador ante la FDA para la adopción generalizada de esta herramienta de IA en UCI.
Investigadores de la Escuela de Medicina Icahn del Mount Sinai, desarrollaron una técnica no invasiva basada en inteligencia artificial (IA), para mejorar el control de la hipertensión intracraneal. Esta afección aumenta la presión en el cerebro y puede llegar a provocar consecuencias graves como accidentes cerebrovasculares y hemorragias. La presión intracraneal obtenida a través de IA y deep learning, permite el monitoreo vital de manera no invasiva, lo que favorece a la accesibilidad y reduce el riesgo de complicaciones.
Este método ofrece una alterativa segura y rápida a los métodos actuales que requieren la perforación del cráneo. En un estudio publicado en npj Digital Medicine journal, los autores detallan que un método no invasivo es posible. A diferencia de los métodos actuales que requieren complejos procedimientos, este nuevo enfoque busca predecir la presión intracraneal a través del análisis de datos de formas de onda no invasivas como electrocardiogramas o niveles de saturación de oxígeno, obtenidos mediante oximetría de pulso y ecografías de cabeza de rutina.
Los autores desarrollaron un modelo de IA capaz de generar una representación de la presión arterial cerebral. El modelo fue entrenado a través de datos anónimos de pacientes quienes fueron sometido a una medición de presión intracraneal mediante métodos tradicionales e invasivos como catéteres lumbares o sondas sensibles a la presión insertadas en el cráneo.
La herramienta de monitoreo en tiempo real facilita la detección de cambios críticos lo que mejora el control y la atención de los pacientes en unidades de cuidados intensivos (UCI). Es decir, este método permite la intervención médica oportuna y potencialmente salvar vidas.
El primer autor Faris Gulamali, candidato a doctor en medicina en Icahn Mount Sinai, explicó cómo este biomarcador derivado de IA puede detectar la presión cerebral elevada: “El aumento de la presión en el cerebro puede provocar una serie de complicaciones graves. Creamos un enfoque no invasivo utilizando datos que ya se recopilan de forma rutinaria en las UCI”.
Este estudio, según los autores, es el más grande hasta la fecha sobre hipertensión intracraneal, y además es el primero en proporcionar una validación externa para su algoritmo y relacionar directamente el biomarcador y sus resultados clínicos.
El estudio utilizó datos de dos hospitales de dos ciudades estadounidenses y mostró un desempeño correcto en la detección de presión intracraneal en cuestión de segundos. Además, durante el ingreso de un paciente, estar en el 25% arriba de las mediciones de presión intracraneal se asoció con un aumento de 24 veces en el riesgo de una hemorragia subdural y un aumento de siete veces en la probabilidad de necesitar una craneotomía.
Los hallazgos del estudio sugieren que los datos vinculados con los resultados son correlaciónales y no causales, por lo que es necesario continuar investigando para establecer la causalidad. Este modelo podría no solo ser una herramienta valiosa en neurología, sino también en el manejo de otras enfermedades graves como glaucoma o la insuficiencia hepática aguda.
En este sentido, los científicos esperan solicitar el estatus de dispositivo innovador ante la Administración de Medicamentos y Alimentos de Estados Unidos (FDA, en inglés), para la adopción generalizada de esta herramienta de IA en UCI. “Nuestra visión es integrar esta herramienta en las UCI como parte estándar del seguimiento de los pacientes en estado crítico. Esta tecnología representa un gran avance, que potencialmente transformará la forma en que tratamos a los pacientes en estado crítico, reduciendo la necesidad de procedimientos riesgosos y permitiendo respuestas más rápidas a las emergencias neurológicas”, declaró el Dr. Girish Nadkarni, autor principal del estudio.
Por su parte, el Dr. David L. Reich, presidente del Hospital Mount Sinai y coautor del estudio explicó que “El desarrollo de esta herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas basada en IA por parte de nuestro equipo podría suponer un importante paso adelante en la mejora de los resultados sanitarios de los pacientes gravemente enfermos. Si podemos validar el uso de esta herramienta, tenemos el potencial de mejorar la seguridad de los pacientes mediante el perfeccionamiento del uso de la monitorización intracraneal invasiva en pacientes con el mayor potencial de beneficio”.
