Un nuevo modelo de IA desarrollado por la Universidad de Michigan muestra alta precisión en la predicción de riesgos en procedimientos cardíacos.
Un equipo de investigadores de Michigan Medicine ha desarrollado un algoritmo impulsado por inteligencia artificial (IA) que puede prever con precisión complicaciones y fallecimientos después de una intervención coronaria percutánea (PCI, en inglés), un procedimiento utilizado para tratar arterias cardíacas bloqueadas. Un estudio publicado en European Heart Journal muestra los resultados de esta IA y destaca su utilidad para los profesionales de la salud al tomar decisiones sobre el tratamiento.
El líder del estudio, David E. Hamilton, explicó que: “Los riesgos para los pacientes sometidos a la intervención coronaria percutánea varían considerablemente según el paciente individual, y tanto los pacientes como los médicos históricamente han subestimado y sobreestimado los daños asociados con la PCI”. De igual forma, el algoritmo desarrollado puede reconocer diversos resultados después de la PCI y se presenta como una herramienta útil para la toma de decisiones compartida entre proveedores de atención y pacientes.
Según los autores del estudio, a diferencia de otras herramientas de estratificación de riesgos, este modelo incorporó datos de pacientes, utilizando el registro Blue Cross Blue Shield of Michigan Cardiovascular Consortium (BMC2). Este conjunto de datos incluyó más de 20 características preoperatorias, como edad, presión arterial y colesterol total, para crear un modelo de predicción de riesgos mediante el software de aprendizaje automático XGBoost. El modelo de IA mostró una alta precisión en la predicción de muertes, eventos de sangrado significativos y la necesidad de transfusiones sanguíneas, superando a otros modelos que utilizaron las mismas características preoperatorias.
Por su parte, Hitinder Gurm, coautor del estudio, señaló: “Combinamos el modelo predictivo con la retroalimentación de los pacientes del Consejo Asesor de Pacientes de PCI para transformar el aprendizaje automático en esta herramienta de predicción de riesgos individualizada centrada en el paciente”. La tecnología innovadora se ha integrado en una aplicación para computadora y teléfono que permite su uso gratuito y generalizado.
Este avance en IA mejora la precisión en la predicción de riesgos en pacientes sometidos a angioplastia, y además destaca la importancia de incorporar datos de pacientes en el desarrollo de estas herramientas emergentes. La posibilidad de integrar este sistema en registros de salud electrónicos promete facilitar la toma de decisiones para los proveedores de atención y mejorar la educación de los pacientes sobre los riesgos asociados con la PCI.
