La inteligencia artificial pronto podría ayudarnos a predecir con mayor precisión el riesgo de muerte súbita por paro cardíaco: un equipo de investigación dirigido porUniversidad de California en Berkeley (UC Berkeley, EE. UU.) entrenaron un modelo de inteligencia artificial, “enseñándole” a reconocer los electrocardiogramas de personas con mayor riesgo.
Paro cardiaco
Mientras que un ataque cardíaco es causado por una reducción en el flujo sanguíneo al corazón, el paro cardíaco ocurre cuando la corriente eléctrica del corazón se detiene repentinamente. La reanimación cardiopulmonar y una descarga de un desfibrilador externo automático pueden salvar vidas, pero alrededor del 90 por ciento de quienes sufren un paro cardíaco repentino fuera de un hospital mueren en cuestión de minutos.
Debido a que las personas mueren tan abruptamente, es difícil saber qué estaba sucediendo dentro del corazón antes de que se detuviera. Las autopsias pueden revelar algunos detalles sobre su estructura, como vasos sanguíneos bloqueados o tejido endurecido, pero el funcionamiento real del corazón antes de la muerte sigue siendo una especie de “caja negra”.
Como explica el Istituto Superiore di Sanità, el paro cardíaco es la tercera causa de muerte en Europa: en particular, la incidencia anual de paro cardíaco extrahospitalario varía entre 67 y 170 casos por 100.000 habitantes, con una supervivencia media del 8%, mientras que entre 1,5 y 2,8 por 1.000 hospitalizaciones, con una supervivencia a 30 días de entre el 15% y el 34% para ese intrahospitalario.
En Italia, la gestión de la parada presenta una heterogeneidad significativa: un metaanálisis publicado en 2020 y realizado sobre más de 43.000 casos destacó una incidencia media de 86 casos rescatados por los servicios de urgencia y 55 casos tratados con reanimación cardiopulmonar por 100.000 habitantes/año. Pero, a pesar de un retorno de la circulación espontánea del 19%, la supervivencia general es del 9% y la supervivencia con buen resultado neurológico del 5%.
La organización del sistema de emergencias muestra también una distribución territorial variada, diferencias en el uso del 112/118, en la formación de los operadores, en las instrucciones previas a la llegada y en los protocolos de uso de los desfibriladores externos semiautomáticos.
Ayuda extra de la Inteligencia Artificial
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Con una nueva herramienta que podría revolucionar este proceso, investigadores de UC Berkeley han descubierto una señal previamente desconocida en los electrocardiogramas que puede detectar mejor a los pacientes de alto riesgo antes de que su corazón se detenga.
Específicamente, utilizando más de 440.000 electrocardiogramas (ECG) de Suecia, combinados con información de certificados de defunción, los investigadores entrenaron un modelo de inteligencia artificial para analizar los picos y las formas de onda producidas por las corrientes eléctricas del corazón.
Alimentaron al modelo con escaneos detallados de personas sanas, pacientes en riesgo y personas que luego murieron de un paro cardíaco, hasta que fue capaz de reconocer el patrones formas de onda en personas que luego sufrieron muerte cardíaca súbita.
Luego, a lo largo de varios años, los investigadores probaron el modelo en miles de registros de pacientes de Estados Unidos y Taiwán.
El análisis del algoritmo de los electrocardiogramas de los pacientes superó el rendimiento de las pruebas clínicas estándar, que miden la cantidad de sangre expulsada del corazón con cada latido: de hecho, estas pruebas identifican un grupo de alto riesgo con una tasa anual de muerte súbita cardíaca del 4,6%, mientras que el sistema de inteligencia artificial identifica un grupo de alto riesgo con una tasa anual del 7%, es decir, miles de pacientes diferentes cada año, la gran mayoría de los cuales, según los estándares actuales, presentan un riesgo bajo.
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En otras palabras, el modelo identificó un grupo más grande de pacientes de alto riesgo y predijo con mayor precisión quiénes sufrirían muerte súbita cardíaca, todo ello basándose en imágenes ampliamente disponibles en centros médicos de todo el mundo.
El estudio podría permitir a los médicos identificar con mayor precisión quién necesita un desfibrilador implantable y allana el camino para nuevas investigaciones sobre el mecanismo fisiológico identificado por la herramienta de inteligencia artificial, que parece estar relacionado con un paro cardíaco repentino y fatal.
Las decisiones médicas son realmente difíciles y por eso la inteligencia artificial me entusiasma tanto – comenta Ziad Obermeyer, autor principal del estudio – No sólo podemos tomar mejores decisiones, sino también empezar a comprender lo que realmente les sucede a estos pacientes antes de que su corazón se detenga.
De hecho, el método más utilizado para identificar a los pacientes en riesgo mide la cantidad de sangre bombeada por el corazón en cada contracción: si esta frecuencia es inferior a un determinado umbral, el paciente puede ser elegible para el implante de un desfibrilador.
Pero esta prueba requiere que los pacientes se sometan a una evaluación médica más exhaustiva, que la gran mayoría de las víctimas no sabían que necesitaban. Además, dos tercios de los implantes de estos pacientes presuntamente de alto riesgo nunca se activan.
Esto significa que los pacientes se someten a procedimientos invasivos y costosos para prevenir una emergencia que tal vez nunca ocurra. Y mientras tanto, miles de personas que no sabían que estaban en riesgo mueren cada año.
En algunas de estas personas, podríamos haber evitado esas muertes si lo hubiésemos sabido a tiempo. Se pierden muchas vidas por muertes súbitas cardíacas, que serían prevenibles si tuviéramos mejores herramientas de IA para detectarlas
Los siguientes pasos
La siguiente fase del proyecto ya ha comenzado: los investigadores están colaborando con los sistemas de salud de Suecia, Taiwán y Estados Unidos para implementar el algoritmo en las bases de datos de electrocardiogramas de los hospitales: para aquellos que el algoritmo marque como de alto riesgo, los médicos podrían alertar a los pacientes y ofrecerles la opción de usar un parche que monitoree continuamente su corazón.
Estos datos también podrían ayudar a los investigadores a comprender mejor el mecanismo fisiológico dentro del corazón que genera señales aparentemente relacionadas con un riesgo elevado, e incluso conducir a la implantación de un desfibrilador interno que podría salvar vidas.
Los científicos también diseñaron y pusieron en línea un sitio web donde las personas interesadas en evaluar su riesgo pueden enviar información básica y su dirección de correo electrónico, lo que permitirá al equipo de investigación contactarlos para analizar electrocardiogramas una vez que la herramienta de inteligencia artificial esté más disponible.
De estas herramientas también nacerá una nueva forma de hacer ciencia – concluye Obermeyer – y es estimulante pensar cómo comenzará este proceso
El trabajo fue publicado el Naturaleza.
Fuentes: UC Berkeley/Nature
