Es posible diagnosticar un infarto con una precisión del 99,6% gracias a la inteligencia artificial

Un equipo de investigadores de la Universidad de Edimburgo ha diseñado una herramienta de inteligencia artificial (IA) que mejora el diagnóstico de infarto de miocardio. En comparación con los métodos de prueba actuales, el algoritmo puede descartar un ataque al corazón en más del doble de pacientes, con una precisión del 99,6%.

La eficacia del algoritmo, denominado CoDE-ACS, se probó en 10.286 pacientes, en seis países de todo el mundo y, además de descartar rápidamente ataques cardíacos en pacientes, también podría ayudar a los médicos a identificar aquellos que lo desconocen, pero que han sufrido un infarto y, como consecuencia, presentan niveles altos de troponina (una proteína de la sangre que a menudo se eleva después de un ataque cardíaco).

Los investigadores pudieron comprobar que la herramienta de IA funcionó bien, independientemente de la edad, el sexo o las condiciones de salud preexistentes, lo que demuestra su potencial para reducir los diagnósticos erróneos. “En los pacientes que presentan dolor torácico agudo, debido a un ataque al corazón, el diagnóstico y el tratamiento tempranos les puede salvar la vida”, afirma Nicolás Mills, profesor de Cardiología en el Centro de Ciencias Cardiovasculares de la Universidad de Edimburgo y líder del estudio. Además, indica que, desafortunadamente, el diagnóstico no siempre es sencillo. Por este motivo, señala que “aprovechar los datos y la inteligencia artificial para respaldar las decisiones clínicas tiene un enorme potencial para mejorar la atención de los pacientes y la eficiencia”.

El nuevo algoritmo se desarrolló utilizando datos de pacientes en Escocia que llegaron al hospital con sospechas de sufrir un ataque al corazón. Este utiliza información del paciente, recopilada de forma rutinaria, teniendo en cuenta datos como la edad, el sexo, los electrocardiogramas, el historial médico y los niveles de la troponina. Basándose en todo esto da como resultado una puntuación, de entre 0 a 100, para indicar la probabilidad que tiene cada paciente de sufrir este evento cardiovascular.

Actualmente no se tienen en cuenta factores como la edad, el sexo y otros problemas de salud que influyen en los niveles de troponina. Esto afecta a la precisión de los diagnósticos de infarto y puede conducir a desigualdades en el diagnóstico. De hecho, investigaciones anteriores han demostrado que las mujeres tienen un 50% más de probabilidades de recibir un diagnóstico inicial incorrecto. No hay que perder de vista que las personas que inicialmente son mal diagnosticadas tienen un 70% más de riesgo de morir. Por ello, este algoritmo podría ayudar a identificar rápidamente a los pacientes que están preparados para irse a casa, además de indicarle a los médicos aquellos que necesitan permanecer en el hospital para realizarse más pruebas.

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