IA predice muerte y complicaciones en pacientes con angioplastia y stent
Actualizado el 30 Jan 2024
La intervención coronaria percutánea (ICP) es un procedimiento mínimamente invasivo que se utiliza para tratar las arterias cardíacas bloqueadas. Tradicionalmente, durante la ICP, las arterias bloqueadas se limpian inflando un globo y potencialmente insertando un stent para mejorar el flujo sanguíneo desde el corazón. Aunque este procedimiento es menos riesgoso que la cirugía a corazón abierto, aún puede provocar complicaciones como sangrado y lesión renal. Al reconocer estos riesgos, un equipo de investigadores ha desarrollado un nuevo algoritmo impulsado por IA que puede predecir con precisión la mortalidad y las complicaciones después de una ICP. Esta herramienta innovadora es prometedora para ayudar a los médicos a tomar decisiones de tratamiento más informadas.
Se han desarrollado varias herramientas de estratificación de riesgo para identificar el riesgo después de una ICP, aunque la mayoría son modestamente precisas y se crearon sin involucrar a los pacientes. El equipo de investigación de Michigan Medicine (Ann Arbor, MI, EUA) se propuso desarrollar una herramienta de estratificación de riesgos más precisa, incorporando datos de pacientes en el proceso de diseño, a diferencia de los modelos anteriores. El equipo de investigación recopiló datos completos sobre todos los pacientes adultos que se sometieron a ICP desde abril de 2018 hasta finales de 2021. Estos datos se obtuvieron del registro del Consorcio Cardiovascular Blue Cross Blue Shield de Michigan (BMC2), una red de hospitales en todo Michigan que utiliza datos colectivos para mejorar la calidad de la atención y los resultados de los pacientes.
Utilizando más de 20 características previas al procedimiento, incluidos factores como la edad, la presión arterial y el colesterol total, el equipo empleó el software de aprendizaje automático "XGBoost" para construir un modelo de predicción de riesgos. Este algoritmo impulsado por IA demostró una alta precisión en la predicción de muertes, hemorragias graves y la necesidad de transfusiones de sangre, superando a otros modelos que utilizaban características previas al procedimiento similares. Para que esta tecnología avanzada sea ampliamente accesible, se ha integrado en aplicaciones informáticas y telefónicas, disponibles para uso gratuito. Este desarrollo representa un importante paso adelante en la mejora de la toma de decisiones clínicas para los pacientes sometidos a ICP.
"La predicción precisa del riesgo es fundamental para la selección del tratamiento y el proceso de toma de decisiones compartida", dijo el líder Dr. David E. Hamilton, becario de cardiología y cuidados críticos en Michigan Medicine. "Nuestra herramienta puede reconocer una amplia gama de resultados después de la ICP y puede ser utilizado por los proveedores de atención y los pacientes juntos para decidir el mejor curso de tratamiento".
"En la era de los teléfonos inteligentes y los registros médicos electrónicos generalizados, esta puntuación de riesgo computarizada podría integrarse en los sistemas de salud electrónicos y facilitar su uso junto a la cama", añadió el autor principal Hitinder Gurm, MBBS, director médico interino de UM Health. No sólo ayudaría a transmitir información compleja al proveedor rápidamente, sino que también podría usarse para mejorar la educación del paciente sobre los riesgos relacionados con la ICP".
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Michigan Medicine
