Médicos argentinos diseñaron una
herramienta que ayuda a predecir si la persona que ingresó con dolor de pecho
está sufriendo un infarto. A futuro, buscan que pueda utilizarse en hospitales
y clínicas de todo el país.
Ante el dolor de
pecho, es clave determinar las probabilidades de estar sufriendo un infarto.
El dolor de pecho es uno de los motivos de
consulta más frecuentes en los servicios de emergencias médicas. Es un síntoma
que no se debe subestimar y, pese a que no siempre se debe a un
infarto, es clave determinar si responde o no a una falla en el corazón. Médicos argentinos
desarrollaron una herramienta de inteligencia
artificial que ayuda a realizar un diagnóstico más
rápido y certero.
Puede confundirse con problemas gastrointestinales,
de la caja torácica, de la aorta, pulmonares y hasta con ansiedad, por eso la
evaluación de pacientes que llegan a la guardia con dolor de pecho plantea todo
un desafío al profesional que lo recibe: ¿indica continuar estudiándolo en
profundidad dentro del establecimiento? ¿o resuelve que regrese a su casa con
un seguimiento ambulatorio? Una conducta errada puede significar el
subdiagnóstico de una patología grave.
"La experiencia en evaluación de
dolores cardíacos es proporcional a la capacidad diagnóstica. Una
persona con más entrenamiento tiene mayor precisión para saber si lo que está
ocurriendo es cardíaco o no. Pero en las guardias suele haber médicos
jóvenes sin la especialización en cardiología", dice a Clarín Juan
Pablo Costabel, jefe de Unidad Coronaria e Internación del Instituto
Cardiovascular de Buenos Aires (ICBA).
¿Cómo hacemos para replicar con una máquina
lo que piensa la cabeza de un médico con experiencia? Esa es la
pregunta que se planteó junto a su equipo y decidieron probar si una
herramienta de inteligencia artificial podía ser la respuesta a ese
interrogante.
"Lo bueno del machine learning (aprendizaje
automático) es que después de darle un montón de información genera un
algoritmo que se parece un poco a la mente de una persona. Y eso fue lo que nosotros
intentamos diseñar: un algoritmo matemático que pueda predecir con alta
capacidad si el paciente finalmente tenía o no un problema cardíaco",
explica el cardiólogo.
Para "entrenar" al algoritmo le
cargaron 161 casos de personas evaluadas entre enero y marzo
en la institución por dolor torácico de origen desconocido. De cada uno se
ingresaron variables objetivas como la edad, sexo y otras asociadas a
factores de riesgo (hipertensión, diabetes, colesterol, tabaquismo, antecedentes familiares), además de los valores de presión
y frecuencia cardíaca registrados en la consulta. Pero también se
incluyeron variables subjetivas vinculadas a las características del
dolor, como intensidad y localización (que los propios pacientes marcaban
con un cursor en la tablet para mayor precisión en la descripción); y estado
anímico.
El 57,8% de los participantes (con una edad
promedio de 57 años) presentaron un síndrome coronario agudo con una incidencia
de infarto agudo de miocardio de 29,8%, de los cuales el 35% requirió
revascularización por angioplastía y 9,9% por CRM (cirugía de revascularización
miocárdica) en el período de seguimiento de 30 días.
"La máquina lo que hace es ver qué
variables se asocian con tener o no el problema cardíaco y, la próxima vez que
le presento un paciente, se fija si las tiene o no. A partir de esa
información, arroja una probabilidad". ¿El resultado? "Se vio que
tenía capacidad de precisión para definir un problema cardíaco del 90%. Una
capacidad predictiva muy alta", afirma el médico. La primera etapa del
estudio llamado ANGINA fue presentada en el último Congreso Argentino de
Cardiología y fue galardonado con el premio al mejor trabajo de investigación.
En marzo, presentarán los resultados de la validación de la herramienta en 312
casos en el Congreso del Colegio Americano de Cardiología.
A futuro, los investigadores buscan validar
el algoritmo en poblaciones de hospitales públicos y privados, con médicos de
diferentes subespecialidades, purificar la información para mejorar la
capacidad predictiva y pronostica y desarrollar una aplicación para uso
público.
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