La combinación de la inteligencia artificial (IA) con la tecnología de electrocardiograma (ECG) portátil ofrece una nueva forma de controlar la función cardíaca. Estos dispositivos portátiles permiten monitorear el corazón fuera del ámbito clínico, ya que capturan parámetros que son clave, como la frecuencia y el ritmo cardíaco, mientras que los algoritmos de aprendizaje profundo mejoran el análisis de los datos y proporcionan información predictiva para la detección temprana de posibles eventos cardíacos. Ahora, un estudio reciente ha presentado un nuevo modelo que utiliza datos del electrocardiograma para predecir cuando un paciente con insuficiencia cardiaca va a tener la presión de enclavamiento pulmonar alta.
Publicado en Communications Medicines, dicho estudio tiene por objetivo mejorar el tratamiento no invasivo de la insuficiencia cardíaca -como el cateterismo-, reducir las admisiones hospitalarias y, en definitiva, mejorar los resultados de los pacientes. Y es que los tratamientos tradicionales, al ser invasivos, son inadecuados para la monitorización de rutina, por lo que la integración de la inteligencia artificial con la tecnología de electrocardiograma no invasiva supone un paso adelante muy importante hacia una evaluación hemodinámica continua y, sobre todo, fiable. De hecho, en un ensayo clínico, el modelo ha mostrado resultados con una precisión comparable de los procedimientos invasivos de referencia.
“El objetivo de este trabajo es identificar a quienes están empezando a enfermarse incluso antes de que presenten síntomas, para poder intervenir lo suficientemente temprano como para evitar la hospitalización”, destaca Collin Stultz, autor principal del artículo y director del Programa de Ciencias de la Salud y Tecnología de Harvard-MIT, sobre un estudio que ha sido llevado a cabo precisamente por investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) y de la Facultad de Medicina de Harvard.
“El objetivo de este trabajo es identificar a quienes están empezando a enfermarse incluso antes de que presenten síntomas, para poder intervenir lo suficientemente temprano como para evitar la hospitalización”
Para obtener información más completa sobre el estado cardíaco de un paciente, los médicos suelen utilizar un electrocardiograma de doce derivaciones, al que se adhieren diez parches adhesivos que se conectan a una máquina que produce información desde doce ángulos diferentes del corazón. Sin embargo, estas máquinas solo son accesibles en entornos clínicos, y no se suelen utilizar para evaluar el riesgo de insuficiencia cardiaca. Esta enfermedad, además, ha experimentado recientemente un marcado aumento de la mortalidad, especialmente entre los adultos jóvenes, debido a la creciente prevalencia de la obesidad y la diabetes.
Por eso, lo que propone el equipo comandado por Stultz es un sistema capaz de analizar los datos de un electrocardiograma de una sola derivación; es decir, que el paciente necesitaría tener un único parche adhesivo, disponible comercialmente y con capacidad para usarse fuera del hospital, sin tener que estar conectado a una máquina. “Este artículo es una culminación de cosas que he comentado en otros foros durante varios años”, asegura el investigador.
Para comparar su método, denominado sistema de monitoreo de inteligencia artificial para hemodinámica cardíaca (CHAIS, por sus siglas en inglés), con el actual sistema de referencia, el RHC, los expertos seleccionaron a pacientes que ya tenían programada una cateterización, y les pidieron que llevaran el parche entre 24 y 48 horas antes del procedimiento. La información que ofrece su dispositivo después de la medición de la función del corazón, afirma Stultz, es la misma que si catetizaran al paciente en la hora y media siguiente.
MÁS ENSAYOS CLÍNICOS
Los investigadores esperan ahora que, con una mayor validación clínica, el CHAIS pueda ser útil en dos áreas clave: primero, en ayudar a seleccionar a los pacientes que se beneficiarán más de pruebas cardíacas más invasivas a través del RHC; segundo, en que la tecnología permita la monitorización y el seguimiento en serie de la presión auricular izquierda en pacientes con enfermedades cardíacas. "Un método no invasivo y cuantitativo puede ayudar a optimizar las estrategias de tratamiento en pacientes en el hogar o en el hospital", señala Aaron Aguirre, cardiólogo del Hospital General de Massachusetts, donde se forman los médicos de Harvard.
Además del ya realizado, los investigadores tienen otro ensayo clínico en curso, que esperan concluir pronto para empezar el análisis de datos. “En mi opinión, la verdadera promesa de la IA en el ámbito de la atención sanitaria es brindar una atención equitativa y de vanguardia a todos, independientemente de su situación socioeconómica, su origen y el lugar donde vivan”, destaca Collin Stultz. “Este trabajo es un paso hacia la consecución de ese objetivo”, sentencia.