En muchas ocasiones, la fibrilación auricular da la cara con un ictus. Es bien sabido por los médicos de familia, que intentan detectarla antes de que debute mediante la toma de pulso rutinaria en pacientes mayores. Pero no siempre basta. El cardiólogo Jesús Jiménez Borreguero, del Hospital Universitario de La Princesa, lo vivió en primera persona con su madre: “Le tomaba el pulso regularmente, pero sufrió un ictus. No pude predecírselo; eso me hizo reflexionar sobre cómo mejorar la detección de la arritmia”, relata a DM. Eas experiencia familiar le motivó a iniciar una investigación para aplicar la inteligencia artificial a los electrocardiogramas. El trabajo ha dado lugar a un algoritmo con el que predice el riesgo de una persona de desarrollar fibrilación auricular.
El algoritmo se obtuvo gracias a la suma de fuerzas de diferentes ámbitos científicas. El núcleo del equipo, además de Jesús Jiménez Borreguero, está formado por el también cardiólogo de La Princesa Alberto Cecconi; el físico Guillermo Ortega, y el biólogo Ancor Sanz. Estos científicos se pusieron manos a la obra para estudiar los más de 400.000 electrocardiogramas (ECG) digitalizados y anonimizados (datos brutos o raw data) del hospital, en busca de un patrón que pudiera ayudar a la detección precoz de la arritmia.
Para ello, aplicaron técnicas de inteligencia artificial (IA), algo que sobre el papel puede parecer mucho más sencillo de lo que supone en la práctica. “Nos llevó bastante tiempo; la IA puede tomar artefactos repetidos, pero que son casuales, como predictores”. Los investigadores analizaron uno por uno los marcadores que las máquinas de aprendizaje automático proponían como factor pronóstico de fibrilación auricular. “A diferencia de otras investigaciones que aplican la IA, nosotros buscamos la lógica de los marcadores propuestos”.
Precisamente eso es lo que destacan unos expertos en el editorial que acompañó a la publicación de esta investigación en la revista Heart. Anthony Kashou y Peter Noseworthy, cardiólogos de la Clínica Mayor, en Rochester, consideran que las actuales técnicas de IA funcionan como una “caja oscura”, en cuyas predicciones hay que confiar, pero encuentran que, a diferencia de otros trabajos similares, la investigación de estos científicos españoles es superior en la medida en que aporta el valor de la lógica médica a los hallazgos de la máquina.
“La IA nos ha proporcionado las hipótesis, que nosotros hemos validado hasta dar con un algoritmo predictivo”. De esta forma, con un ECG se determina la probabilidad de presentar una fibrilación auricular en un año.
Junto a ese algoritmo comprensible publicado, los investigadores han publicado otro algoritmo de IA puro de forma que se refuerza la capacidad predictiva en Scientific Reports. Lo han hecho en colaboración con científicos de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autonoma de Madrid, encabezados por Rubén Vera-Rodríguez.
Pero una vez que se conoce la probabilidad de que aparezca la arritmia, ¿qué se puede decir al paciente? “No se trata de causarle angustia sin más, por eso quisimos dar una utilidad clínica a esta herramienta”, considera Jiménez Borreguero. En general, la probabilidad de que una persona mayor de 70 años presente FA es de un 2% anual, según tasas europeas. El algoritmo de este equipo de La Princesa puede indicar un riesgo del 7, 15 ó 30%, atendiendo a los parámetros que se cumplan en cada paciente.
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