Inteligencia artificial ayuda a diagnosticar infecciones cardiacas
Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 22 Oct 2009
Los investigadores reportaron que un software diseñado para simular el cerebro humano les puede ayudar a identificar las infecciones cardiacas sin un examen invasivo.Actualizado el 22 Oct 2009
Los hallazgos del estudio fueron presentados pos investigadores de la Clínica Mayo (Rochester, MN, EUA) en Septiembre 2009, durante el Congreso Interciencia sobre Agentes Antimicrobianos y Quimioterapia (ICAAC) en San Francisco, CA, EUA.
La endocarditis, una infección de las válvulas y algunas veces, las cámaras del corazón, puede ser un problema en pacientes con dispositivos médicos implantados. Es seria y puede ser mortal. La tasa de mortalidad puede ser tan alta como uno en cinco, aún con tratamientos agresivos y el retiro del dispositivo. Con complicaciones adicionales, la moralidad puede subir a más del 50%. El diagnóstico requiere típicamente ecocardiografía transesofágica, un procedimiento invasivo que también tiene riesgos. Implica el uso de un endoscopio y la inserción de una sonda por el esófago.
El software, llamado red neural artificial porque simula la función cognitiva del cerebro y reacciona de manera diferente a situaciones que dependen de su experiencia acumulada, está hecho de programas que simulan las neuronas artificiales interconectadas. Este conocimiento de entrenamiento es suministrado por los investigadores afectando el peso de las conexiones de las neuronas artificiales; similar a como una persona entrenaría a un perro por repetición, reforzando ciertos comportamientos en cada caso. En este caso, la red neural pasó por tres entrenamientos separados para aprender a como evaluar los síntomas que estaría considerando.
"Si, a través de este método novedoso, podemos ayudar a determinar un porcentaje de diagnóstico de endocarditis con una tasa alta de exactitud, esperamos salvar un número significativo de pacientes de la incomodidad, riesgo, y gasto del procedimiento diagnóstico estándar”, dijo M. Rizwan Sohail, M.D., un infectólogo de la Clínica Mayo y líder del estudio.
El equipo examinó a 189 pacientes de Mayo con endocarditis relacionada con el dispositivo, entre 1991 y 2003. La red neural artificial fue ensayada retrospectivamente sobre los datos de tres casos. Cuando se ensayó en casos con diagnósticos conocidos de endocarditis la red neural artificial mejor entrenada estuvo correcta la mayoría de las veces (72 de 73 infecciones relacionadas con el implante, y 12 de 13 casos de endocarditis), con un nivel de confianza mayor de 99%.
Los investigadores reportaron que cuando se usa en una muestra global que incluye casos conocidos y desconocidos, la red neural excluyó la endocarditis con exactitud en por lo menos la mitad de los casos, eliminando así a la mitad de la cohorte de un procedimiento invasivo innecesario.
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Mayo Clinic