Una nueva investigación de Mayo Clinic muestra que la inteligencia artificial 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. Es decir, el ECG mediante inteligencia artificial puede detectar una fibrilación auricular que ocurrió recién y sin síntomas o que es inminente, lo cual mejoraría las alternativas terapéuticas. Con este estudio, puede aumentar la eficacia del ECG, que es un método no invasivo y ampliamente disponible para detectar enfermedades cardíacas. Los resultados y el comentario adjunto se publican en The Lancet.
Aunque la fibrilación auricular es común, también suele ser fugaz y, por lo tanto, es difícil de diagnosticar. La fibrilación auricular 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.
En el diagnóstico de la fibrilación auricular, son importantes tanto la exactitud como el momento oportuno. Cuando la fibrilación auricular pasa desapercibida, puede darse un accidente cerebrovascular, una insuficiencia cardíaca y otras enfermedades cardiovasculares. Saber que un paciente tiene fibrilación auricular ayuda a dirigir el tratamiento con anticoagulantes, anota el Dr. Paul Friedman, director del Departamento de Medicina Cardiovascular en Mayo Clinic. El Dr. Friedman es electrofisiólogo cardíaco y autor experto del trabajo.
«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», afirma el Dr. Friedman.
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 inteligencia artificial.
Luego, los investigadores probaron la inteligencia artificial en electrocardiogramas de ritmo normal pertenecientes a 36 280 pacientes, de los cuales se sabía que 3051 tenían fibrilación auricular. El ECG mediante inteligencia artificial identificó correctamente los patrones sutiles de la fibrilación auricular con una exactitud del 90 por ciento.
El Dr. 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, señales que están escondidas a simple vista», explica el Dr. Friedman.
«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», apostilla el Dr. Jeroen Hendriks de la Universidad de Adelaida en Australia, quien escribió el comentario que acompaña al estudio junto a la Dra. Larissa Fabritz de la Universidad de Birmingham en el Reino Unido.
Zachi I. Attia y el Dr. Peter Noseworthy son los primeros autores del trabajo. Otros autores son el Dr. Francisco López Jiménez, el Dr. Samuel Asirvatham, el Dr. Abhishek Deshmukh, el Dr. Bernard Gersh, el Dr. Rickey Carter, la Dra. Xiaoxi Yao, el Dr. Alejandro Rabinstein, el Dr. Bradley Erickson y el Dr. Suraj Kapa, todos de Mayo Clinic.
Fuente: AAAS.
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