Predecir infartos cardíacos, incluso 10 años antes de padecerlos, ahora es una realidad. Esto, debido al programa de entrenamiento de Inteligencia Artificial (IA), que presentaron investigadores estadounidenses a la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA), la cual comprobó el impacto que tiene la IA en la salud mediante una común radiografía de tórax.
Para el hallazgo, se utilizaron cerca de 150 mil rayos X de tórax con el fin de que la Inteligencia Artificial identificara patrones que se asociaban al riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares graves. Luego, se probó el sistema en más de 11 mil pacientes, hallando una relación de alta precisión entre el riesgo mencionado y detectado por esta tecnología, y la aparición real de una enfermedad cardíaca importante.
Sobre este innovador avance de la IA en la salud, su autor Jakob Weiss, quien también es radiólogo afiliado al Centro de Investigación de Imágenes Cardiovasculares del Hospital General de Massachusetts y del programa IA in Medicine en Brigham and Women’s Hospital de Boston; dijo a Europa Press que «este tipo de evaluación podría usarse para identificar a las personas que se beneficien con la medicación de estatinas, pero que actualmente no estén recibiendo tratamiento».
Cabe destacar que las estatinas son medicamentos usados para disminuir el colesterol en la sangre con el fin de evitar el bloqueo de las arterias del corazón e infartos cardíacos o accidentes cerebrovasculares (ACV). Además, ayudan a estabilizar las placas que se adhieren a las paredes de los vasos sanguíneos, disminuyendo el riesgo de la formación de coágulos en los pacientes.
¿Cómo la IA en la salud hace posible esta detección con tanta rigurosidad?
Para ello, el grupo de investigadores estadounidenses elaboró un modelo estadístico, que funciona según la puntuación del riesgo cardiovascular. En éste se consideran factores como la edad, el sexo, la raza, la presión arterial sistólica, el tratamiento de la hipertensión, el tabaquismo, la diabetes tipo II (si es que se padece) y un análisis de sangre.
Por ejemplo, según dicho modelo estadístico, que demuestra la importancia de la IA en la salud, las estatinas se recomiendan para pacientes que tengan una puntuación de 7.5 o más de riesgo cardiovascular en los próximos 10 años.
«Reconocemos desde hace mucho tiempo que los rayos X capturan información más allá de los hallazgos de diagnóstico tradicionales, pero no habíamos utilizado estos datos porque no teníamos métodos sólidos y confiables. Los avances en IA lo están haciendo posible en este momento», afirmó Weiss.
El modelo estadístico es conocido como “CXR-CVD”, pues ayuda a predecir el riesgo de muerte de enfermedades cardiovasculares, basándose exactamente en 147.497 radiografías de tórax. Las imágenes proceden de 40.643 pacientes, que se realizaron rayos X sólo en una oportunidad.
Sin embargo, pese a que las pruebas fueron exitosas, los investigadores quisieron dejar una segunda evidencia con el modelo estadístico, la cual involucró a otros 11.430 pacientes ambulatorios de 60.1 años en promedio. Éstos participantes eran potencialmente seleccionados para el tratamiento con estatinas y los resultados corroboraron nuevamente la precisión de la IA en la salud, pues de la muestra total, 1.096 o el 9.6% tuvieron un evento cardíaco de mayor complejidad cuando el seguimiento de los científicos se acercaba a los 10.3 años.
Con lo anterior, los investigadores compararon el valor del modelo con el estándar clínico y terminaron decidiendo con el apoyo de la IA qué pacientes debían medicar con estatinas.
Un modelo predictivo basado en datos meteorológicos
Descubrir cuándo una persona podría sufrir un infarto al corazón es una incógnita que hace años vienen estudiando los expertos para hallar una respuesta certera con la ayuda de la tecnología.
Por eso, en 2021 un grupo de científicos japoneses concluyó un estudio, que publicó la revista de medicina “Heart”, en el cual se predicen infartos cardíacos con un 90% de asertividad gracias a un modelo de IA que relaciona las condiciones meteorológicas (temperatura, humedad relativa, lluvias, nieve, nubosidad, la velocidad del viento, la presión atmosférica y los temporales, según las estaciones del año, días de la semana y horarios) con el aumento del riesgo de infartos.
A estos datos, los científicos le sumaron información geográfica y entrenaron su modelo predictivo para testearlo en 1.299.784 casos ocurridos fuera de los hospitales entre 2005 y 2013. Posteriormente, lo probaron con otros 525.374.
Para comprobar la precisión de la IA en la salud, elaboraron un mapa con la ubicación de todos los infartos extrahospitalarios que hubo en la ciudad de Kobe entre 2016 y 2018, y continuaron analizando otras localidades japonesas.
Finalmente, el estudio fue revisado por distintos científicos, que confirmaron la precisión del 90% del modelo predictivo para determinar la probabilidad de infartos cardíacos en las personas. Sin embargo, pese a que el estudio fue evaluado sólo durante una semana, en ese período la Inteligencia Artificial predijo 24 infartos de un total de 27, basándose en siete distritos de Japón.
Ahora que se conocen estos avances tecnológicos, siendo la radiografía de tórax el más desarrollado, la interrogante es cuándo se podría implementar dicho modelo predictivo de Inteligencia Artificial en los centros de salud, clínicas y hospitales chilenos.
Y de concretarse esto, al menos en Chile, ¿se reduciría en América Latina la tasa de mortalidad de 2 millones de personas al año, debido a afecciones cardíacas que hoy se sitúan como la primera causa de muerte, según la OMS?
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