La inteligencia artificial está transformando la industria de todo el mundo y la atención médica no es una excepción.
Ahora, un reciente estudio de Mayo Clinic ha revelado que los electrocardiogramas (ECG) mejorados con inteligencia artificial (IA) tienen el potencial de salvar vidas al acelerar el diagnóstico y el tratamiento en pacientes con insuficiencia cardíaca.
La autora principal del estudio es Demilade "Demi" Adedinsewo, una cardióloga de Mayo Clinic, que está integrando activamente los últimos avances en IA en la atención cardíaca.
Precisamente, sus intereses de investigación clínica incluyen la prevención de enfermedades cardiovasculares, la salud cardíaca de las mujeres, las disparidades en la salud cardiovascular y el uso de herramientas digitales en el manejo de enfermedades cardiovasculares.
El método mejorado con IA fue más rápido y más efectivo, superando los análisis de sangre estándar con una medida de rendimiento (AUC) de 0,89 frente a 0,80
El interés de Adedinsewo en la IA surgió hacia el final de su beca de cardiología, cuando comenzó a aprender sobre su potencial para transformar el campo de la atención médica. "Empecé a preguntarme cómo podríamos aprovechar las herramientas de inteligencia artificial en mi campo para mejorar la equidad en la salud y aliviar las disparidades en la atención cardiovascular", ha señalado a MIT News.
Durante su beca en la Clínica Mayo, Adedinsewo comenzó a analizar cómo se podría usar la IA con los ECG para mejorar la atención clínica.
Para determinar la efectividad del enfoque, el equipo utilizó retroactivamente el aprendizaje profundo para analizar los resultados de ECG de pacientes con dificultad para respirar. Luego compararon los resultados con el estándar de atención actual, un análisis de sangre, para determinar si la mejora de la IA mejoró el diagnóstico de miocardiopatía, una afección en la que el corazón no puede bombear sangre de manera adecuada al resto del cuerpo.
Al analizar los ECG de aproximadamente 1.600 pacientes, el método mejorado con IA fue más rápido y más efectivo, superando los análisis de sangre estándar con una medida de rendimiento (AUC) de 0,89 frente a 0,80.
Esta mejora podría mejorar los resultados de salud al mejorar la precisión del diagnóstico y aumentar la velocidad con la que los pacientes reciben la atención adecuada.