Recientemente, se publicó en la revista The Lancet un estudio que presenta un nuevo modelo de electrocardiograma (ECG) mejorado con inteligencia artificial: AIRE. Este modelo puede predecir con precisión la mortalidad y el riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV) basándose en el historial del paciente y los resultados de las imágenes, proporcionando a los médicos recomendaciones de atención médica personalizadas y viables.
Nota de la fuente de la imagen: La imagen fue generada por IA, proveedor de servicios de licencias de imágenes Midjourney
El desarrollo del modelo AIRE utilizó una gran cantidad de datos de diferentes grupos de pacientes, superando las deficiencias de los modelos anteriores en términos de razonabilidad temporal, física e interpretabilidad. Esto hace que los resultados de la predicción no solo sean precisos, sino que también respalden acciones específicas en la práctica clínica. El estudio encontró que AIRE puede predecir el riesgo de muerte por todas las causas, arritmias ventriculares, enfermedad cardiovascular aterosclerótica e insuficiencia cardíaca, y supera a los modelos de IA tradicionales tanto en la evaluación de riesgos a corto como a largo plazo.
El electrocardiograma es un método no invasivo para evaluar la actividad eléctrica del corazón mediante la colocación de electrodos en el pecho, los brazos y las piernas del paciente. Aunque la tecnología del ECG existe desde hace un siglo, los recientes avances en la capacidad de procesamiento informático y los modelos de aprendizaje automático predictivo han abierto nuevas esperanzas en este campo. Si bien varios estudios han intentado aplicar la IA a la predicción del riesgo de enfermedad cardiovascular y muerte, su aplicación práctica ha sido escasa.
Este estudio desarrolló ocho modelos AIRE que pueden proporcionar predicciones de curvas de supervivencia individualizadas, en lugar de solo evaluaciones de riesgo en un momento determinado. Los datos del estudio provienen de fuentes clínicas de varias ubicaciones geográficas, incluyendo el Centro Médico Beth Israel Deaconess de Estados Unidos y el Centro de Investigación de Medicina Tropical de São Paulo-Minas Gerais en Brasil. El modelo AIRE, mediante la combinación de una arquitectura de red neuronal convolucional residual, creó curvas de supervivencia específicas para cada paciente que tienen en cuenta las muertes y la falta de seguimiento de los participantes.
Los resultados del estudio muestran que AIRE puede predecir con precisión la muerte por todas las causas con un valor de concordancia de 0.775, especialmente en participantes sin antecedentes familiares de enfermedad cardiovascular. AIRE también puede predecir eficazmente los eventos de insuficiencia cardíaca. Además, AIRE demostró estabilidad al utilizar datos de ECG de un solo canal (como los dispositivos de consumo), lo que ofrece la posibilidad de monitorizar el riesgo cardiovascular en el hogar.
El equipo de investigación afirma que la plataforma AIRE no solo supera el juicio de los expertos humanos tradicionales en cuanto a precisión predictiva, sino que también sienta las bases para su aplicación clínica a nivel mundial. Se espera que esta plataforma se utilice ampliamente en la atención médica primaria y secundaria, proporcionando predicciones de riesgo cardiovascular personalizadas para diferentes poblaciones.
Puntos clave:
💡 El modelo AIRE utiliza múltiples datos de pacientes para predecir con precisión el riesgo de enfermedades cardíacas y muerte, ofreciendo recomendaciones personalizadas a los médicos.
📊 El modelo supera a los modelos de IA tradicionales en la evaluación de riesgos a corto y largo plazo, mostrando un rendimiento excelente.
🏥 AIRE tiene un amplio potencial de aplicación, pudiendo desempeñar un papel importante tanto en la monitorización domiciliaria como en entornos médicos.
