Un equipo de investigadores del Technion desarrolló un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar a personas con alto riesgo de desarrollar insuficiencia cardíaca hasta cinco años antes de que aparezca la enfermedad.
La herramienta analiza estudios Holter de rutina y podría facilitar tratamientos preventivos que reduzcan hospitalizaciones y mejoren la supervivencia, afirmaron desde la universidad israelí.
Se estima que la insuficiencia cardíaca afecta a aproximadamente 64 millones de personas en todo el mundo y es especialmente común entre los adultos mayores de 65 años, afectando a cerca del 12 por ciento de esa población en los países desarrollados.
Se trata de una afección que reduce significativamente la calidad de vida, causando síntomas como fatiga, dificultad para respirar e intolerancia al ejercicio, y puede llegar a ser mortal. «Por ello —dijeron desde el Technion—, se hace cada vez más hincapié en el diagnóstico precoz, que permite iniciar tratamientos preventivos que pueden mejorar el pronóstico y salvar vidas».
Frente a esto, los científicos del Technion pusieron a punto el modelo DeepHHF, que se entrenó con aproximadamente 70.000 exámenes Holter realizados en los servicios de salud de la aseguradora Leumit.
Detectando anomalías sutiles
El modelo analiza registros estándar de electrocardiograma ambulatorio de 24 horas (ECG Holter) obtenidos durante el monitoreo domiciliario rutinario e identifica a los pacientes con mayor riesgo de insuficiencia cardíaca. Luego detecta anomalías sutiles en los registros de ECG, a menudo imperceptibles para el ojo humano, generando una alerta temprana que puede preceder al inicio de la insuficiencia cardíaca en varios años.
«Hasta donde sabemos, ningún modelo existente puede predecir el riesgo de insuficiencia cardíaca con hasta cinco años de anticipación utilizando registros brutos de ECG Holter», dijo el autor principal del estudio, el profesor Joachim Behar.
Al basarse en herramientas de diagnóstico estándar y no invasivas, destacó, el modelo «proporciona información clínicamente valiosa que permite la identificación temprana de pacientes de alto riesgo e intervenciones preventivas oportunas, con el potencial de reducir las hospitalizaciones, el sufrimiento y la mortalidad».
Los resultados del estudio fueron publicados en la revista científica npj Digital Medicine, y se pueden consultar, en idioma inglés, haciendo clic aquí.
Fuente: Israel Económico.