Las predicciones han dejado de ser un concepto relacionado con la adivinación para formar parte de las estadísticas. Así es como los datos y el análisis con la inteligencia artificial (IA) pertinente, permiten predecir un paro cardíaco.
Mucha información relacionada con el estado de los pacientes con enfermedades del corazón se les escapa a los médicos. Y no por falta de pericia. Hay, en realidad, pequeñas características que resultan casi imposibles de percibir.
En este contexto, una IA capaz de predecir un paro cardíaco sería una ayuda notable para un cardiólogo. En especial, si se trata de establecer el riesgo en personas que poseen problemas previos, como arritmias.
¿Quiénes desarrollaron la IA que predice un paro cardíaco?
Científicos afiliados a la Universidad Johns Hopkins de Estados Unidos desarrollaron una IA con el objetivo de analizar a pacientes que tenían enfermedad coronaria. Es decir, personas con alguna alteración en las arterias que llevan sangre al músculo del corazón.
Al publicar el trabajo científico que explica la experimentación con la IA, los autores reconocen que la muerte súbita cardíaca es un problema mayor de salud pública. En algunos países, hasta el 13 % de todas las muertes se atribuyen a esta causa.
La intención era que las predicciones de los algoritmos calcularan la probabilidad de padecer un paro cardíaco en 10 años. Específicamente, un tipo de paro del corazón que se cataloga como muerte súbita por arritmia.
¿Cómo funciona el algoritmo?
Los científicos de la Universidad Johns Hopkins se valieron de una red neuronal con tecnología de deep learning o aprendizaje profundo. Llamaron a la misma “Estudio de Supervivencia del Riesgo de Arritmia Cardíaca” o SSCAR (por sus siglas en inglés).
La red neuronal fue entrenada para analizar imágenes de resonancia magnética cardiaca de pacientes con enfermedad coronaria. Con precisión, la tecnología pudo clasificar y catalogar las cicatrices que las personas presentaban en el músculo de su corazón.
Luego, la red neuronal reunió datos diversos de los pacientes que se pudieron obtener en los últimos 10 años. En total, estos datos fueron más de 20 e incluyeron la edad al momento de los eventos cardiacos, el peso y los tratamientos instaurados, entre otros.
Una vez entrenada, la IA fue capaz de predecir un paro cardíaco en estas personas. Esto quiere decir que, con el análisis de la información, pudo establecer no solo el riesgo de que un paciente sufriera muerte súbita, sino también el momento aproximado en el que ocurriría.
Para establecer la sensibilidad de predicción de la red neuronal, la tecnología se probó en diversos centros de salud. Los resultados fueron corroborados en 60 hospitales de Estados Unidos.
La red neuronal SSCAR analiza las cicatrices del corazón
Este algoritmo es distinto a otros que ya se han desarrollado y estudiado en el campo de la cardiología. La red neuronal SSCAR analiza cicatrices visibles en las imágenes de resonancia magnética cardiaca.
La tecnología tiene la capacidad de proceder a un análisis profundo de esas imágenes. Algo impensable para los médicos. Sin la IA no sería posible clasificar las cicatrices por forma, masa y hasta distribución.
SSCAR ha demostrado que existe información relevante en la disposición de las cicatrices de los corazones de los pacientes con enfermedad coronaria. Esas marcas determinan un riesgo mayor o menor de fallecer en el futuro por muerte súbita.
La explicación más plausible es que el corazón cambia su forma por consecuencia de la cicatrización de la enfermedad coronaria. Si las cicatrices se disponen de cierta manera, provocarán arritmias y paro cardíaco.
Hasta ahora, la interpretación de estos cambios y la detección de arritmias originadas en ellos se limitaba a la pericia de los médicos. Con SSCAR, el análisis de los datos se potencia y se hace más preciso.
¿Cuál es la importancia de contar con una IA que predice un paro cardíaco?
Las personas con enfermedad coronaria se encuentran en riesgo de paro cardíaco y muerte súbita por arritmia. Poder predecir con relativa exactitud cuándo padecerán un evento de este tipo es clave.
Los cardiólogos tendrían herramientas para intensificar los cuidados de aquellos pacientes en mayor riesgo. Al mismo tiempo, poseerían mejor información para determinar qué personas requieren un marcapasos o un desfibrilador automático.
Si bien se necesita más desarrollo para esta red neuronal, SSCAR podría significar un apoyo concreto en las decisiones clínicas. En definitiva, es un análisis de datos preciso para que un cardiólogo elija el mejor abordaje en sus pacientes.
Imagen de Brand Factory.
