Una nueva investigación de Mayo Clinic muestra que la inteligencia artificial (IA) puede detectar en un electrocardiograma (ECG) las señales de la arritmia cardíaca llamada fibrilación auricular, aunque el ritmo cardíaco sea normal en el momento del examen. Incluso, se puede detectar una fibrilación que ocurrió recién y sin síntomas o que es inminente, lo cual mejoraría las alternativas terapéuticas.

El estudio, publicado en The Lancet, demuestra la eficacia del ECG, que es un método no invasivo y ampliamente disponible para detectar enfermedades cardíacas. Aunque la fibrilación es común, también suele ser fugaz y, por lo tanto, es difícil de diagnosticar. Podría no presentarse cuando se hace el ECG normal de 10 segundos y con 12 derivaciones, motivo por el que la gente suele no percatarse de su existencia. Los métodos para control prolongado, como los monitores de eventos cardíacos, requieren un procedimiento y son caros. 

Entre los autores de la investigación destaca el mexicano Francisco López Jiménez, así como Samuel Asirvatham,Abhishek DeshmukhBernard Gersh Rickey CarterXiaoxi YaoAlejandro Rabinstein, y Dr. Suraj Kapa, todos de Mayo Clinic.

En el diagnóstico de la fibrilación auricular, son importantes tanto la exactitud y el momento oportuno. Cuando ésta pasa desapercibida, puede darse un accidente cerebrovascular, una insuficiencia cardíaca y otras enfermedades cardiovasculares. Saber que un paciente la tiene ayuda a dirigir el tratamiento con anticoagulantes

“Cuando alguien se presenta con un accidente cerebrovascular, lo que realmente queremos saber es si tuvo fibrilación auricular en los días anteriores, porque eso guía el tratamiento. En las personas que tienen fibrilación auricular, los anticoagulantes surten efecto para prevenir otro accidente cerebrovascular; pero en quienes no la padecen, los anticoagulantes aumentan el riesgo de sangrado sin aportar ningún beneficio considerable. Por ello, es importante saber… queremos saber si los pacientes tienen fibrilación auricular”.

Paul Friedman, director del Departamento de Medicina Cardiovascular en Mayo Clinic.

Los investigadores usaron aproximadamente 450 000 electrocardiogramas de los más de 7 millones existentes en la bóveda de datos digitales de Mayo Clinic para enseñar a la inteligencia artificial a identificar en un ECG normal diferencias sutiles que podrían apuntar hacia cambios en la estructura cardíaca provocados por la fibrilación auricular. Esos cambios no son detectables sin la IA.

Luego, los especialistas probaron la inteligencia artificial en electrocardiogramas de ritmo normal pertenecientes a más de 36 mil pacientes, de los cuales se sabía que 3051 tenían fibrilación auricular. El ECG mediante IA identificó correctamente los patrones sutiles de la fibrilación auricular con una exactitud del 90 por ciento.

Friedman dice que los resultados de la investigación le sorprendieron. Añade que, de comprobarse, el ECG mediante inteligencia artificial puede señalar el tratamiento correcto para la enfermedad provocada por la fibrilación auricular, aunque no haya síntomas. Más aún, esta tecnología puede procesarse mediante un teléfono o un reloj inteligente, lo que la hace disponible a gran escala.

Un ECG siempre mostrará la actividad eléctrica del corazón en el momento en que se hace el examen, pero es como mirar hacia el océano hoy y ser capaz de decir que ayer hubo olas grandes. La inteligencia artificial brinda información valiosa acerca de las señales eléctricas invisibles que nuestros cuerpos envían con cada latido cardíaco, las cuales están escondidas a simple vista, explica el investigador de Mayo Clinic.

“En lugar de recurrir a los dispositivos de control prolongado para intentar encontrar la aguja en el pajar, los autores del trabajo básicamente plantean que la inteligencia artificial es capaz de determinar si hay una aguja escondida con tan solo mirar el pajar”

Dr. Jeroen Hendriks de la Universidad de Adelaida en Australia

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