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Una prueba cardíaca de rutina puede ocultar una señal de advertencia que los médicos han pasado por alto durante años. Ésa es la gran conclusión de una nueva investigación de la UC Berkeley publicada en Nature. Los investigadores entrenaron un modelo de inteligencia synthetic para estudiar los ECG, también llamados EKG, y buscar patrones relacionados con la muerte cardíaca súbita.
Esta es la parte aterradora. Un paro cardíaco repentino puede afectar a personas con problemas cardíacos conocidos. Sin embargo, también puede afectar a atletas más jóvenes y a personas que nunca supieron que estaban en riesgo.
Cada año, cientos de miles de estadounidenses mueren tras un paro cardíaco. Una vez que ocurre fuera de un hospital, la supervivencia puede disminuir rápidamente. La RCP y un desfibrilador pueden salvar vidas, pero el momento oportuno lo es todo.
Ahora, la IA puede ayudar a los médicos a detectar a algunos pacientes antes, mientras sus corazones todavía parecen normales según las pruebas comunes actuales.
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EL MEDICAMENTO PARA LA DIABETES PODRÍA REDUCIR EL RIESGO DE ENFERMEDAD CARDÍACA FATAL EN UN GRUPO, REVELAN LOS CIENTÍFICOS
Investigadores de UC Berkeley dicen que la inteligencia synthetic puede detectar patrones de ECG ocultos relacionados con la muerte cardíaca súbita que los exámenes cardíacos de rutina pueden pasar por alto. (Foto de Quentin Prime/Hans Lucas/AFP vía Getty Pictures)
Cómo la IA encontró un riesgo cardíaco oculto
Un ECG registra la actividad eléctrica de su corazón. Crea los conocidos picos y ondas que los médicos revisan para comprobar el ritmo y otras pistas del corazón.
Para este estudio, los investigadores utilizaron más de 440.000 ECG de Suecia. Emparejaron esos escaneos con certificados de defunción y registros médicos. Luego entrenaron el modelo de IA para buscar patrones de formas de onda relacionados con la muerte cardíaca súbita.
Después de eso, probaron el modelo en datos separados de pacientes de EE. UU. y Taiwán. Ese paso es importante porque la IA médica a menudo se ve bien en un conjunto de datos y luego falla en el mundo actual. En este caso, el modelo se mantuvo en sistemas de salud muy diferentes.
Por qué el examen cardíaco precise puede pasar por alto a las personas
Los médicos suelen utilizar una medida llamada fracción de eyección del ventrículo izquierdo, o FEVI, para juzgar el riesgo. En términos sencillos, muestra cuánta sangre expulsa el corazón con cada latido.
Si ese número cae por debajo de cierto umbral, un paciente puede calificar para un desfibrilador implantable. Ese dispositivo puede devolver el ritmo al corazón durante un evento peligroso.
Sin embargo, este método deja grandes lagunas. Muchas personas que mueren repentinamente nunca tuvieron esa evaluación cardíaca más profunda. Otros pueden tener un corazón que bombea normalmente pero aun así estar en riesgo de sufrir un problema de ritmo peligroso.
El modelo de UC Berkeley encontró un grupo de alto riesgo con una tasa anual del 7% de muerte súbita cardíaca. El grupo de FEVI reducida estándar tuvo una tasa anual del 4,6%.
Aún más sorprendente es que la mayoría de los pacientes detectados por la IA no fueron detectados por el método de FEVI. En otras palabras, un ECG de rutina puede contener señales de advertencia que los exámenes de detección actuales pasan por alto.
La IA encontró una señal de advertencia de ECG oculta
Los investigadores hicieron más que pedirle a la IA una puntuación de riesgo. También intentaron comprender lo que vio el modelo. Esto es importante porque la IA médica puede convertirse en una caja negra si los médicos obtienen una respuesta sin una razón clara detrás.
Para profundizar más, el equipo utilizó otro sistema de inteligencia synthetic para comparar patrones de ECG de bajo y alto riesgo. Piense en ello como una forma de ver cómo un patrón de latidos cardíacos que parecía regular podría convertirse en uno de mayor riesgo.
Esa comparación apuntó a una característica seen en una parte del ECG llamada aVL. Esta es una de las vistas estándar que utilizan los médicos para leer la actividad eléctrica del corazón. La característica apareció en el complejo QRS, la parte del ECG que refleja la principal señal eléctrica del corazón durante cada latido.
Los investigadores dicen que esta señal predijo firmemente la muerte cardíaca súbita. También dicen que no se había descrito previamente en la literatura médica. Esto plantea una posibilidad fascinante. La IA puede ayudar a los médicos a hacer mejores predicciones y detectar señales de advertencia que los humanos han pasado por alto.
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Un nuevo modelo de IA analizó cientos de miles de ECG e identificó a pacientes con mayor riesgo de muerte cardíaca súbita, incluso cuando las pruebas cardíacas estándar parecían normales. (Foto de Andreas SOLARO / AFP vía Getty Pictures)
Por qué esto podría cambiar las decisiones sobre el desfibrilador
Un desfibrilador implantable puede salvar una vida. Aun así, aplicar uno al paciente equivocado conlleva riesgos. El procedimiento puede ser invasivo y costoso. Además, muchos dispositivos colocados bajo las reglas actuales nunca necesitan dispararse.
Entonces los médicos enfrentan un desafío brutal. Si se pierde al paciente que necesita el dispositivo, el resultado puede ser mortal. Si se implantan demasiados, los pacientes se enfrentarán a procedimientos que tal vez nunca necesiten.
Esta nueva herramienta de inteligencia synthetic podría ayudar a reducir esa brecha. Puede señalar a los pacientes que necesitan un seguimiento más estrecho antes de que los médicos consideren medidas más importantes.
La siguiente fase ya está en marcha. Los investigadores están trabajando con los sistemas de salud de Suecia, Taiwán y Estados Unidos para probar el algoritmo en bases de datos de ECG de hospitales.
Si la herramienta marca que una exploración es de alto riesgo, los médicos podrían comunicarse con el paciente. Luego, el paciente puede usar un parche de monitorización cardíaca. Eso podría revelar más sobre el peligroso ritmo antes de que se vuelva deadly.
La cuestión de la privacidad que nadie debería ignorar
Hay otro lado de esta historia. La IA médica necesita enormes conjuntos de datos para funcionar bien. Los investigadores dijeron que tomó alrededor de una década recopilar los datos utilizados en este estudio. Eso indica lo difícil que puede ser la IA clínica seria.
Pero también plantea una pregunta justa. ¿Quién controla los datos cuando su escaneo ayuda a entrenar un modelo médico? Los hospitales, los investigadores y las empresas de inteligencia synthetic necesitan barandillas claras. Los pacientes deben saber cómo se protegen, comparten y utilizan sus registros médicos.
Antes de compartir más datos de salud, revise los permisos, los inicios de sesión y la configuración de privacidad de las aplicaciones de salud. Las aplicaciones de salud pueden contener información confidencial, por lo que pequeñas decisiones de privacidad pueden tener grandes consecuencias. Una mejor predicción puede salvar vidas. Sin embargo, la confianza decidirá la rapidez con la que las personas acepten estas herramientas.
¿Qué significa esto para ti?
Esta herramienta de inteligencia synthetic es prometedora, pero hoy en día no puedes usarla en casa. No puede cargar un ECG y obtener una puntuación de riesgo private. Los médicos todavía lo están probando antes de que forme parte de la atención de rutina. Aún así, la thought es poderosa. Una prueba cardíaca de rutina que quizás ya se haya realizado podría algún día revelar un riesgo oculto que la prueba de hoy podría pasar por alto.
Por ahora, no ignore las señales de advertencia. Se deben consultar con un médico los desmayos, los mareos inexplicables, los latidos cardíacos acelerados o los antecedentes familiares de muerte cardíaca súbita. Un chequeo regular no siempre significa que se hayan descartado todos los riesgos cardíacos. Si su médico quiere que realice un seguimiento de la presión arterial, los brazaletes compatibles pueden sincronizar las lecturas con Apple Well being. Los dispositivos portátiles también pueden señalar algunas pistas sobre la salud del corazón, incluidas posibles alertas de hipertensión, pero no reemplazan a un médico.
Además, sepa qué hacer en caso de emergencia. Aprenda RCP si puede. Busque DEA en el trabajo, la escuela, los gimnasios y los lugares públicos. Cuando ocurre un paro cardíaco, una acción rápida puede ayudar a salvar una vida.
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Los investigadores dicen que la IA descubrió una señal de advertencia de ECG previamente desconocida que podría ayudar a los médicos a identificar antes los peligrosos trastornos del ritmo cardíaco. (Foto: Arne Dedert/dpa (Foto de Arne Dedert/Image Alliance vía Getty Pictures)
Las conclusiones clave de Kurt
Este es el tipo de avance de la IA que me atrapa porque comienza con algo muy común: un ECG de rutina. Muchos de nosotros hemos tenido uno. Te recuestas, te ponen algunas pegatinas en el pecho y una máquina imprime un patrón de ondas en el que la mayoría de la gente nunca vuelve a pensar. Ahora, los investigadores dicen que la IA puede encontrar una señal de advertencia oculta en ese patrón. Esto es poderoso porque la muerte súbita cardíaca a menudo no da a las familias tiempo para prepararse y a los médicos una segunda oportunidad. Sin embargo, esta herramienta aún necesita más pruebas antes de que se convierta en parte del cuidado diario. Los médicos necesitan saber que funciona en más pacientes. Los hospitales necesitan un plan para lo que sucede después de una alerta de IA. Los pacientes también merecen protecciones claras de su privacidad cuando sus escáneres médicos ayudan a entrenar estos sistemas. Aún así, la thought es difícil de ignorar. Una prueba cardíaca común podría algún día ayudar a detectar el peligro antes de que una persona colapse. Para mí, esto es esperanzador e inquietante y es exactamente la razón por la que este tipo de IA médica merece mucha atención.
¿Le gustaría que un sistema de inteligencia synthetic escaneara sus pruebas médicas antiguas en busca de riesgos ocultos para la salud? Háganos saber escribiéndonos a CyberGuy.com
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