Un algoritmo creado para evaluar los patrones de cicatriz en el tejido cardíaco de un paciente puede predecir arritmias potencialmente mortales con precisión.
Una nueva tecnología basada en imágenes sin procesar de enfermos cardiovasulares y los antecedentes de esos pacientes, podría mejorar las predicciones de los médicos en los casos de arritmias repentinas, una de las afecciones más letales de la medicina.
«La muerte súbita cardíaca por arritmia es una de las principales causas de mortalidad en todo el mundo» dice la introducción de un estudio publicado por investigadores de la la Universidad Johns Hopkins en Nature Cardiovascular Research.
Natalia Trayanova, autora principal y profesora de ingeniería biomédica y medicina en la misma universidad, agrega que “este tipo de muerte representa hasta el 20 % de todas las muertes en el mundo y sabemos poco sobre por qué ocurre o cómo saber quién está en riesgo. De hecho, hay pacientes que pueden tener un riesgo bajo de muerte cardíaca súbita y reciben desfibriladores que quizás no necesitan y hay pacientes de alto riesgo que no reciben el tratamiento y pueden morir en la flor de su vida. Lo que nuestro algoritmo puede hacer es determinar quién está en riesgo de muerte cardíaca y cuándo ocurrirá. Esto permite a los médicos decidir exactamente qué se debe hacer”.
El equipo de investigadores es el primero en utilizar redes neuronales para crear una evaluación de supervivencia personalizada para cada paciente con enfermedad cardíaca.
La tecnología de aprendizaje profundo se llama «Estudio de supervivencia del riesgo de arritmia cardíaca», o SSCAR. El nombre alude a la cicatrización cardíaca causada por una enfermedad cardíaca que a menudo resulta en arritmias letales y es la clave de las predicciones del algoritmo.
«Las imágenes analizadas contienen información crítica a la que los médicos no han podido acceder», dice el primer autor del estudio Dan Popescu, ex-estudiante de doctorado de la Johns Hopkins. “Esta cicatrización se puede distribuir de diferentes maneras y dice algo sobre las posibilidades de supervivencia de un paciente».
El equipo entrenó una segunda red neuronal para aprender de una compilación de 10 años de datos clínicos de pacientes utilizando 22 factores estándares como la edad, el peso, la raza y el uso de medicamentos recetados.
Las predicciones de los algoritmos fueron significativamente más precisas que los médicos, y las mismas se validaron en pruebas con pacientes de más de 60 centros de salud en los Estados Unidos. Todos ellos con diferentes antecedentes cardíacos y diferentes datos de imágenes, lo que sugiere que la plataforma podría adoptarse en cualquier lugar.
“Esto tiene el potencial de dar forma significativa a la toma de decisiones clínicas con respecto al riesgo de arritmia y representa un paso esencial para llevar el pronóstico de la trayectoria del paciente a la era de la inteligencia artificial”, dice Trayanova, quien también es co-directora de la Alliance for Cardiovascular Diagnostic and Treatment Innovation. “Representa la tendencia de fusionar la inteligencia artificial, la ingeniería y la medicina como el futuro de la atención médica”, agrega la experta.
El equipo ahora está trabajando en la construcción de algoritmos para detectar otras enfermedades cardíacas.
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