Estudio reciente fue capaz de pronosticar la probabilidad de muerte en pacientes con enfermedad arterial coronaria, gracias al uso de Inteligencia Artificial (IA).
El estudio fue presentado en diciembre de 2021, en el congreso EuroEcho 2021, un evento de la Sociedad Europea de Cardiología (ESC). El estudio mostró un pronóstico más preciso de que pacientes que padecen enfermedad arterial coronaria mueran en un plazo de diez años.
El estudio incluyó información de imágenes del corazón medidas por resonancia magnética cardiovascular (RMC) de estrés, a diferencia de métodos donde solo se basan en datos clínicos. “Este es el primer estudio que muestra que el aprendizaje automático con parámetros clínicos más la RMC de estrés puede predecir con mucha precisión el riesgo de muerte”, explicó Dr. Theo Pezel, del Hospital Johns Hopkins y autor del estudio.
Los hallazgos mostraron que pacientes con dolor torácico, disnea o factores de riesgo de enfermedad cardiovascular deben someterse a un examen de RMC de estrés para calcular su puntuación. Esto permitirá que los profesionales brinden un seguimiento más intenso y consejos sobre ejercicios, dieta y otros hábitos para las personas que lo requieren.
El estudio incluyó información de 31,752 pacientes remitidos para RMC de estrés entre 2008 y 2018, en París, Francia. La edad promedio fue de 64 años y el 66% eran hombres. Algunos síntomas incluían dolor en el pecho, dificultad para respirar al ejercitarse, o riesgo de enfermedad cardiovascular, pero sin síntomas. Los riesgos altos se determinaron como hipertensión, diabetes, dislipidemia y tabaquismo. Los pacientes fueron seguidos durante seis años y las muertes se obtuvieron del registro nacional de defunción de Francia, en dicho periodo fallecieron 2,679 pacientes, es decir el 8.4%.
“El aprendizaje automático se llevó a cabo en dos pasos. En primer lugar, se utilizó para seleccionar cuáles de los parámetros clínicos y de RMC podían predecir la muerte y cuáles no. En segundo lugar, se utilizó el aprendizaje automático para construir un algoritmo basado en los parámetros importantes identificados en el paso uno, asignando un énfasis diferente a cada uno para crear la mejor predicción. Luego, a los pacientes se les dio una puntuación de 0 (riesgo bajo) a 10 (riesgo alto) para la probabilidad de muerte dentro de los 10 años”, explica el comunicado que muestra los hallazgos.
Finalmente, el Dr. Pezel explicó que la RMC de estrés es una técnica que además de no usar radiación permitió combinar información de imágenes con datos clínicos en el algoritmo, y que “podría ser una herramienta útil para ayudar a prevenir enfermedades cardiovasculares y muerte cardíaca súbita en pacientes con síntomas o factores de riesgo cardiovasculares”.
