Esta nueva tecnología de Inteligencia Artificial permite detectar la insuficiencia cardíaca de manera temprana

Miércoles, 5 de Junio 2024

Esta plataforma ofrece una ventana crucial de oportunidad para que los médicos generales puedan utilizarla como sistema de alerta temprana, adelantando el diagnóstico en hasta dos años

Investigadores de la Universidad de Leeds desarrollaron un algoritmo de inteligencia artificial llamado Find-HF que podría revolucionar la detección temprana de la insuficiencia cardíaca. El estudio, financiado por la Fundación Británica del Corazón (BHF), utiliza registros de pacientes para identificar aquellos en riesgo de desarrollar esta afección.

La importancia de esta innovación radica en las más de un millón de personas en el Reino Unido que actualmente conviven con insuficiencia cardíaca, según datos de la BHF recogidos por la BBC.

Este desarrollo de inteligencia artificial fue entrenado con los registros médicos de 565.284 adultos en el Reino Unido y posteriormente probada en una base de datos de 106.026 pacientes del Hospital Nacional de la Universidad de Taiwán.

Según el profesor Chris Gale del Trust de Hospitales NHS de Leeds, y la Universidad de Leeds, esta tecnología abre una “ventana crucial de oportunidad” para los pacientes, permitiendo que los médicos generales utilicen la plataforma como un sistema de alerta temprana. Esto podría adelantar el diagnóstico de la insuficiencia cardíaca en dos años.

Más de un millón de personas en el Reino Unido tienen insuficiencia cardíaca, según datos de la BHF. (Shutterstock)

Este avance es particularmente significativo dado que muchas personas reciben su diagnóstico en una etapa demasiado avanzada, cuando los tratamientos modificadores de la enfermedad son menos efectivos, especialmente en mujeres y personas de mayor edad.

El Dr. Ramesh Nadarajah, investigador de datos de salud del Reino Unido en la Universidad de Leeds, explicó que están “utilizando herramientas de aprendizaje automático con datos recopilados rutinariamente para identificar a las personas con insuficiencia cardíaca antes, para que puedan recibir el tratamiento adecuado, prevenir hospitalizaciones y muertes, y mejorar la calidad de vida”.

La precisión del algoritmo para predecir a los pacientes en mayor riesgo de desarrollar insuficiencia cardíaca y aquellos que podrían ser hospitalizados debido a la afección en los próximos cinco años es notable. “Find-HF es un recurso nacional extremadamente poderoso y único, y es tiempo de usar estos datos para beneficiar a los pacientes”, dijo el profesor Gale, quien también es cardiólogo consultor a la BBC.

Find-HF fue entrenado con registros médicos de 565.284 adultos en el Reino Unido y probado en Taiwán. (REUTERS/Jessica Rinaldi)

La insuficiencia cardíaca representa una carga significativa tanto para los pacientes como para los sistemas de salud. La capacidad de esta tecnología de identificar síntomas en una fase más temprana no solo tiene el potencial de salvar vidas, sino también de reducir costos asociados con tratamientos tardíos y hospitalizaciones.

Los investigadores también destacan la importancia de integrar esta tecnología en la rutina de los médicos generales. La posibilidad de acceder a tal plataforma permitiría a los médicos realizar pruebas y diagnósticos más oportunos y personalizados, basados en datos concretos.

Profundizando en el estudio, la plataforma Find-HF clasifica los datos de tal manera que los médicos pueden identificar patrones y señales que podrían no ser evidentes a simple vista. Esto es fundamental en una enfermedad como la insuficiencia cardíaca, donde los primeros síntomas pueden ser sutiles o confundirse con otras afecciones menores. “Esta tecnología puede cambiar las reglas del juego en cómo abordamos la insuficiencia cardíaca”, añadió el Dr. Nadarajah.

La tecnología permite adelantar el diagnóstico de insuficiencia cardíaca en dos años. (Shutterstock)

Además de su uso potencial en clínicas y consultorios médicos, la plataforma Find-HF podría integrarse en sistemas de salud más amplios, proporcionando una vigilancia continua sobre la salud cardíaca de la población. Este tipo de integración sistémica permitiría una monitorización proactiva y personalizada de los pacientes.

Las implicaciones globales también son destacables. Con una base de pruebas que incluye datos de Taiwán, se demuestra la versatilidad y aplicabilidad de Find-HF en diferentes sistemas sanitarios y poblaciones. “La validez externa de nuestra investigación es sólida y sugerente de que nuestra plataforma podría tener aplicación en varios contextos internacionales”, afirmó el profesor Gale.