Herramienta de evaluación de riesgo de infarto basada en IA supera a los métodos existentes

Durante décadas, los médicos han confiado en sistemas de puntuación estandarizados para evaluar a los pacientes con el tipo más común de infarto: el síndrome coronario agudo sin elevación del segmento ST (SCA-SEST). La puntuación GRACE, utilizada globalmente para determinar el momento óptimo del tratamiento, ha sido fundamental en la atención al paciente, pero tiene limitaciones para reflejar la complejidad de cada caso. Ahora, un equipo internacional de investigación ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede superar los métodos tradicionales, permitiendo tomar decisiones de tratamiento más precisas y personalizadas para millones de pacientes.

El estudio, dirigido por la Universidad de Zúrich (Zúrich, Suiza), analizó datos de salud de más de 600.000 pacientes en diez países, lo que lo convierte en la investigación más grande realizada hasta la fecha sobre modelos de riesgo para el SCA-SEST. Los resultados, publicados en The Lancet Digital Health, revelan que muchos pacientes podrían necesitar ser reclasificados según el nuevo modelo, lo que podría transformar las estrategias globales de tratamiento del infarto de miocardio.

El sistema basado en inteligencia artificial, una versión mejorada del modelo GRACE existente, denominada GRACE 3.0, se entrenó con datos clínicos del estudio fundamental VERDICT para identificar qué pacientes se benefician más de procedimientos invasivos tempranos como la angiografía y la colocación de stents. Al aprender directamente de los resultados de los ensayos clínicos, GRACE 3.0 puede distinguir entre los pacientes que responden positivamente a la intervención temprana y aquellos que muestran poco o ningún beneficio.

Los hallazgos sugieren que las estrategias de tratamiento actuales a menudo están mal orientadas, centrándose en pacientes que no obtienen un beneficio significativo de los procedimientos invasivos y pasando por alto a otros que sí lo obtendrían. Esto representa un posible cambio de paradigma hacia una atención individualizada, guiada por conocimientos generados por IA en lugar de reglas clínicas fijas.

Además de perfeccionar la estratificación de pacientes, GRACE 3.0 ofrece una mayor precisión en la predicción de complicaciones y supervivencia, superando a los métodos tradicionales en todos los conjuntos de datos analizados. El nuevo modelo proporciona una herramienta de apoyo a la decisión práctica y fácil de usar que pronto podría integrarse en los flujos de trabajo hospitalarios, ayudando a los clínicos a adaptar la duración y la intensidad del tratamiento al perfil único de cada paciente.

"GRACE 3.0 es la herramienta más avanzada y práctica desarrollada hasta ahora para tratar a los pacientes con el tipo más común de infarto", afirmó el último autor, Thomas F. Lüscher. "Esto podría redefinir las futuras guías clínicas y ayudar a salvar vidas".

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Universidad de Zúrich