Estudio sugiere que IA de ECG de pacientes puede detectar riesgos de enfermedades cardiovasculares más temprano

La enfermedad cardiovascular aterosclerótica, caracterizada por arterias estrechadas u obstruidas debido a depósitos de grasa, es la principal causa de muerte en todo el mundo. A menudo, la afección se debe a una enfermedad de las arterias coronarias, que muchas personas pueden tener sin siquiera saberlo. Las herramientas disponibles para los médicos, como la ecuación de cohorte agrupada, se utilizan para evaluar el riesgo a 10 años que tiene un paciente de sufrir ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares, aunque estos métodos no están exentos de fallas. Los electrocardiogramas (ECG), que registran la actividad eléctrica del corazón, son pruebas de uso común. La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de reconocer y analizar patrones de enfermedades ocultos en estas señales eléctricas. Ahora, un nuevo estudio sugiere que la IA aplicada a los ECG de los pacientes podría ofrecer una forma más eficiente de evaluar el riesgo de enfermedad cardíaca.

Según la investigación, los algoritmos de IA entrenados con datos de ECG pueden detectar riesgos potenciales mucho antes que los métodos de cálculo de riesgos existentes. Pueden identificar síntomas de enfermedad de las arterias coronarias, como calcificación arterial y obstrucciones, así como signos de ataques cardíacos previos. La IA basada en ECG para evaluar el riesgo de enfermedad de las arterias coronarias fue creada conjuntamente por Clínica Mayo (Rochester, MN, EUA) y Anumana, Inc. (Cambridge, MA, EUA) utilizando un análisis retrospectivo de registros médicos electrónicos de más de siete millones de pacientes de los EUA para entrenar tres modelos distintos de IA. Estos modelos fueron diseñados para detectar calcio en las arterias coronarias, obstrucciones arteriales y movimiento deficiente en segmentos del ventrículo izquierdo del corazón, lo que es un indicador de un ataque cardíaco pasado.

"Usados en conjunto, los tres modelos independientes de ECG-AI predijeron qué pacientes tenían un alto riesgo de enfermedad arterial coronaria oculta y, por lo tanto, un alto riesgo de sufrir un ataque cardíaco. Esta es información importante para guiar nuestras conversaciones con los pacientes en el punto de atención, especialmente porque la IA fue útil para calcular estos riesgos para un período tan corto como tres años", afirmó el Dr. Francisco López-Jiménez, cardiólogo de la Clínica Mayo. "Usada sola, la ecuación de cohorte agrupada estima el riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares a 10 años. La adición de ECG-IA para detectar riesgos ocultos antes tiene el potencial de salvar más vidas. Este modelo también puede ayudar a identificar a las personas que no saben que tienen enfermedad coronaria y pueden beneficiarse de terapias que les salven la vida".

Enlaces relacionados:
Clínica Mayo  
Anumana, Inc.

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