Modelo de IA identifica a pacientes con FA que requieren anticoagulantes para prevenir un ictus

La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardíaca más común y afecta a unos 59 millones de personas en todo el mundo. Aumenta el riesgo de ictus porque el temblor en las cavidades superiores del corazón permite la formación de coágulos que pueden viajar al cerebro. Los anticoagulantes son el tratamiento estándar, pero también pueden desencadenar hemorragias graves. Ahora, un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) puede ofrecer recomendaciones de tratamiento individualizadas, equilibrando la prevención del ictus con el riesgo de hemorragia.

Este sistema de IA, desarrollado por investigadores del Sistema de Salud Mount Sinai (Nueva York, NY, EUA), se denomina modelo de red neuronal gráfica y está diseñado para guiar las decisiones de anticoagulación en pacientes con FA. A diferencia de las herramientas de riesgo actuales a nivel poblacional, este modelo se basa en la historia clínica electrónica completa de cada paciente. Calcula probabilidades personalizadas de ictus y hemorragia grave, generando recomendaciones de tratamiento individualizadas según las características clínicas del paciente.

El modelo fue entrenado con datos de 1,8 millones de pacientes, abarcando 21 millones de visitas médicas, 82 millones de notas y 1.200 millones de puntos de datos. La validación se realizó en 38.642 pacientes con FA en Mount Sinai y posteriormente se probó en 12.817 pacientes de los conjuntos de datos de Stanford. Los resultados mostraron que el modelo alineó las recomendaciones de tratamiento con el riesgo de ictus y hemorragia, reclasificando hasta la mitad de los pacientes para evitar el uso innecesario de anticoagulantes, manteniendo la seguridad.

Al ir más allá de las puntuaciones de riesgo generalizadas, este sistema de IA ofrece a los médicos recomendaciones más claras y específicas para cada paciente, lo que puede reducir la carga cognitiva y mejorar la toma de decisiones. Ofrece un posible cambio de paradigma en la atención de la FA al minimizar el ictus y evitar hemorragias innecesarias. Los investigadores ahora buscan probar el modelo en ensayos clínicos aleatorizados, con la esperanza de transformar las estrategias de anticoagulación a nivel mundial y mejorar los resultados a largo plazo de los pacientes.

“Este trabajo ilustra cómo los modelos avanzados de IA pueden sintetizar miles de millones de datos de la historia clínica electrónica para generar recomendaciones de tratamiento personalizadas”, afirmó el coautor Girish Nadkarni, MD, MPH. “Al ir más allá de las puntuaciones de riesgo poblacionales de "talla única", ahora podemos proporcionar a los médicos probabilidades de ictus y hemorragia específicas para cada paciente, lo que permite la toma de decisiones compartida y estrategias de anticoagulación precisas que representan un verdadero cambio de paradigma”.

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Sistema de Salud del Monte Sinaí