Un nuevo modelo desarrollado por investigadores de Imperial College London demostró ser capaz de predecir el riesgo de los pacientes de desarrollar enfermedades a través de electrocardiogramas.
Los electrocardiogramas (ECG) registran la actividad eléctrica del corazón y son uno de los exámenes médicos más comunes del mundo. Investigadores del Imperial College London, desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA), que puede predecir el riesgo de los pacientes de desarrollar y empeorar una enfermedad, e incluso su riesgo de muerte prematura a través de datos de ECG.
Un estudio publicado recientemente en The Lancet Digital Health, detalla el desarrollo del modelo de IA y su capacidad para estimar el riesgo de mortalidad y enfermedades cardiovasculares. Los autores del estudio reconocen que, aunque la IA tiene el potencial de predecir riesgos futuros, aún no se ha incorporado a la práctica médica cotidiana debido a varias limitaciones, como la falta de interpretabilidad de los resultados y de utilidad para cada paciente individual. Con el propósito de superar estos desafíos, los investigadores desarrollaron la plataforma llamada AIRE (AI-ECG Risk Estimator).
La plataforma AIRE fue creada usando datos de ECG de 1,163,401 registros de 189,539 pacientes del Centro Médico Beth Israel Deaconess (BIDMC). Además, utiliza un modelo de deep learning y un modelo de supervivencia para estimar la probabilidad de muerte y el tiempo hasta que ocurra esta. De esta forma, AIRE analiza un solo ECG para predecir el riesgo de muerte y otros problemas cardíacos.
Los resultados del estudio mostraron que AIRE fue validado en cinco grupos diversos de pacientes de Estados Unidos, Brasil y el Reino Unido. AIRE predice de manera precisa la mortalidad por cualquier causa y otros riesgos, como arritmias ventriculares, enfermedades cardíacas arterioscleróticas y fallos cardíacos. Además, en el estudio se identificaron ciertos factores biológicos que pueden aumentar el riesgo, como cambios en la estructura del corazón y genes relacionados con el envejecimiento y el síndrome metabólico.
Los ECG muestran el flujo de señales eléctricas dentro de las distintas cavidades del corazón, por lo que el modelo de IA fue entrenado para leer dicha información contenida en aurículas y ventrículos y detectar patrones en las señales eléctricas. Los autores expresaron que este modelo tiene la capacidad de comprender patrones de ECG más complejos y sutiles mejor que un cardiólogo.
AIRE, fue capaz de identificar correctamente el riesgo de muerte en diez años utilizando ECG en el 78% de los casos. En el resto de los casos el modelo no acertó con sus estimaciones. El sistema predice futuros riesgos a la salud como problemas del ritmo cardiaco, infartos e insuficiencia cardiaca, así como si alguien podría morir de una causa no relacionada al corazón.
El Dr. Arunashis Sau uno de los autores del estudio explicó que: “Los ECG captan gran cantidad de información de todo el cuerpo porque enfermedades como la diabetes, que afectan a órganos como los riñones o el hígado, también afectarán al corazón de alguna manera. Nuestro análisis demuestra que la IA puede decirnos mucho no sólo sobre el corazón, sino también sobre lo que ocurre en otras partes del cuerpo, y puede ser capaz de detectar el envejecimiento acelerado”.
El Dr. Fu Siong, expresó que este avance tiene un respaldo confiable y se trata de una herramienta que en el futuro puede ser programada para utilizarse en diferentes áreas del Sistema Nacional de Salud de Reino Unido (NHS, en inglés). “Esto podría repercutir positivamente en la forma de tratar a los pacientes y, en última instancia, mejorar su longevidad y calidad de vida. También podría reducir las listas de espera y permitir una asignación más eficiente de los recursos. Creemos que podría reportar grandes beneficios al NHS”, agregó. Finalmente, el Dr. Siong mencionó que el siguiente paso es probar si estos modelos pueden mejorar realmente los resultados de los pacientes en estudios clínicos.
