Herramienta de IA combina datos de pacientes con resultados de análisis de sangre para detectar insuficiencia cardíaca

La insuficiencia cardíaca aguda es una afección potencialmente mortal causada cuando el corazón de repente no puede bombear sangre a todo el cuerpo. Afecta a millones de personas y representa un gran porcentaje de todos los ingresos hospitalarios no planificados. El diagnóstico es difícil porque los síntomas, como dificultad para respirar e hinchazón de las piernas, se presentan en muchas otras enfermedades. Investigaciones anteriores han demostrado que los pacientes que son diagnosticados rápidamente son los que más se benefician del tratamiento. Ahora, la investigación sugiere que el uso de la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a diagnosticar la insuficiencia cardíaca aguda con más precisión que los análisis de sangre actuales solos.

La investigación realizada por la Universidad de Edimburgo (Edimburgo, Reino Unido) descubrió que el uso de IA para combinar datos de pacientes con resultados de una prueba de niveles de una proteína producida por el corazón, podría ayudar a los médicos a detectar la insuficiencia cardíaca antes y mejorar la atención al paciente. Los investigadores combinaron datos de 10.369 pacientes con sospecha de insuficiencia cardíaca aguda para desarrollar una herramienta, llamada CoDE-HF, para informar las decisiones de los médicos. CoDE-HF utiliza IA para combinar la información del paciente recopilada de forma rutinaria con los resultados de un análisis de sangre para la proteína cardíaca NT-proBNP para producir una estimación de si sufrieron insuficiencia cardíaca. El método de diagnóstico recomendado actualmente es hacer una prueba para ver si los niveles de NT-proBNP están por debajo de un cierto valor de corte, pero esto no se usa ampliamente ya que los niveles pueden variar según la edad, el peso y otras condiciones de salud de un individuo.

Además de detectar la insuficiencia cardíaca aguda con mayor precisión que los análisis de sangre de proteína cardíaca por sí solos, CoDE-HF fue especialmente precisa en grupos de pacientes difíciles de diagnosticar, como personas mayores y personas con afecciones médicas preexistentes. Actualmente, el equipo está realizando más estudios para comprender cómo funcionará esta herramienta de apoyo a la toma de decisiones en el entorno hospitalario e influirá en los resultados de los pacientes.

“La insuficiencia cardíaca puede ser un diagnóstico muy difícil de realizar en la práctica. Hemos demostrado que CoDE-HF, nuestra herramienta de apoyo a la toma de decisiones, puede mejorar sustancialmente la precisión del diagnóstico de insuficiencia cardíaca en comparación con los análisis de sangre actuales”, dijo el Dr. Ken Lee, especialista en cardiología registrador y profesor clínico de la Universidad de Edimburgo.

“Nuestro estudio demuestra que la aplicación de la inteligencia artificial en la atención médica tiene un gran potencial para ayudar a los médicos a brindar una atención más personalizada al paciente”, agregó Dimitrios Doudesis, investigador y científico de datos de la Universidad de Edimburgo.

“La aplicación de inteligencia artificial en herramientas de apoyo a la toma de decisiones como CoDE-HF para brindar una atención más personalizada es particularmente importante dada nuestra población de pacientes que envejecen y viven más tiempo con más condiciones médicas preexistentes. Actualmente estamos realizando más estudios para identificar formas de implementar CoDE-HF de manera efectiva en la atención de rutina”, afirmó el profesor Nicholas Mills, profesor de cardiología de la Fundación Británica del Corazón en la Universidad de Edimburgo y cardiólogo consultor.

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