El ataque al corazón es una de las mayores causas de mortalidad en todo el mundo. La necesidad de prevenirlo con cierta certeza ha traído a la inteligencia artificial (IA) al campo de la medicina cardiovascular.
La IA lleva tiempo ofreciendo aportes a la salud. Es una nueva tecnología que se suma a otras que han demostrado mejorar la calidad de vida y que cada vez traen más desarrollos al área de la salud. Aquí podemos mencionar a los métodos diagnósticos precisos, tales como:
- La tomografía de emisión de positrones (PET).
- La creación de vacunas solo con ARN, como la inmunización para la COVID-19.
- La impresión en 3D de tejidos para trasplante.
¿Se puede predecir un ataque al corazón con IA?
El concepto de «ataque al corazón» es el nombre coloquial que recibe el infarto agudo de miocardio. Esta es la muerte de una parte del músculo cardíaco por la obstrucción del flujo de la sangre de una de las arterias.
Poder predecir con suficiente tiempo la ocurrencia de este evento cambiaría por completo su abordaje. Si sabemos quiénes tendrán un infarto en los próximos años, mejoraríamos la prevención.
De manera tradicional, los médicos usan un modelo matemático para predecir la posibilidad de un infarto. Se trata de la escala de Framingham, que combina los siguientes datos:
- Laboratorio (sobre todo el colesterol en sangre).
- Presión arterial.
- Peso y altura.
- Edad y sexo.
Así, con la inteligencia artificial sería posible mejorar este pronóstico matemático, automatizando el cálculo y añadiendo variables. Algunas investigaciones que repasaremos a continuación dan cuenta de este avance:
La IA que predice un ataque al corazón en los próximos 5 años
Investigadores del Centro Médico Sinaí desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático para leer angiografías coronarias. De este modo, su inteligencia artificial valora en segundos el tamaño de las placas de colesterol que los pacientes tienen en las arterias que llevan sangre al corazón.
Con esos datos, más el aprendizaje que la tecnología hizo de angiografías pasadas, se clasifica a los pacientes según el riesgo de tener un infarto en 5 años. La velocidad es la clave. Aquello que la IA lee en segundos, para los médicos suele demandar casi 30 minutos por paciente.
El machine learning en la predicción de los infartos
La Universidad de Nottingham utilizó 4 algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de casi 400.000 personas. Querían saber si las IA estudiadas tenían la capacidad de predecir un ataque al corazón.
Ingresaron datos como la edad, el sexo, el índice de masa corporal, los antecedentes médicos y los valores de laboratorio. Los algoritmos predijeron a 10 años el riesgo de que cada persona sufra un infarto. Al mismo tiempo, algunos médicos hicieron sus cálculos de manera manual y tradicional.
El sistema de aprendizaje automático de redes neurales (uno de los 4 estudiados) mejoró un 7,6 % la predicción de eventos cardiovasculares en comparación con los médicos. Como lo remarcan los autores en su publicación, esto significa una ayuda para los profesionales, mas no su reemplazo.
El no code en la predicción de un ataque al corazón
La tecnología no code gana terreno. Se trata de un modelo de creación de aplicaciones y sistemas de información automáticos sin necesidad de saber programar. El uso de esta IA en la salud aumenta la accesibilidad y se hace disponible para los médicos con más facilidad. El no code permite el ingreso de datos que ya existen para que un algoritmo elabore hipótesis.
Los investigadores proponen con énfasis que se aprovechen aplicaciones de los smartphones y de los smartwatches para obtener datos en tiempo real de la salud cardíaca de las personas. Es el uso práctico del no code para recolectar información y predecir un infarto de manera sencilla y rápida.
¿Qué podemos esperar para el futuro?
La IA de predicción de un ataque al corazón es el ejemplo de una tecnología útil. Se espera que los algoritmos sean cada vez más eficientes en sus cálculos. A su vez, los desarrolladores trabajan para tener sistemas simples que faciliten la carga de datos a médicos y pacientes. Allí es donde cobra importancia el no code.
También es probable que, en el futuro inmediato, a los wearables que recolectan información de salud se sumen los objetos del hogar. Es decir, la obtención de datos sobre hábitos y signos vitales a través del Internet de las cosas (IoT).
