Predecir el riesgo de preeclampsia, posible gracias a un modelo de aprendizaje automático

El modelo de aprendizaje automático PIERS-ML identificó de forma precisa el riesgo que las mujeres participantes en el estudio tenían de sufrir preeclampsia, y determinó que el 40% debía modificar la atención que estaba recibiendo

Mujer embarazada en una consulta ginecológica de control de preeclampsia (Foto. Freepik)
Mujer embarazada en una consulta ginecológica de control de preeclampsia (Foto. Freepik)
3 abril 2024 | 00:00 h

La preeclampsia es una de las principales causas de muerte y morbilidad materna en todo el mundo, y afecta a entre el 2% y el 4% de los embarazos. Al año, 46.000 madres fallecen por causas relacionadas con ella en el mundo, más del 99% de las cuales ocurre en países de ingresos bajos y medios.

A pesar de que cuenta con una elevada prevalencia, en la actualidad no hay ninguna prueba capaz de predecir la aparición futura de la preeclampsia en las primeras etapas del embarazo. La complicación se trata una vez se ha diagnosticado, algo que resulta poco eficiente y costoso. Para poder abordar correctamente la preeclampsia, es necesario que se evalúe objetivamente el riesgo materno de la enfermedad, con el objetivo de tomar decisiones rápidamente durante las siguientes 48 horas.

En este contexto, un nuevo estudio publicado en The Lancet ha desarrollado y validado un modelo basado en aprendizaje automático y sensible al entorno clínico para predecir el nivel de riesgo de resultados graves en mujeres con preeclampsia. El modelo desarrollado, denominado PIERS-ML, consolida sus dos versiones anteriores.

El nuevo modelo PIERS-ML identificó que casi en el 40% de mujeres con preeclampsia, su atención debía ser modificada

Para poner a prueba el modelo, el estudio incluyó a 8.843 mujeres de once países. Así, gracias a PIERS-ML, las pacientes fueron clasificadas de forma precisa en función del riesgo de sufrir resultados graves. A su vez, otras 2.901 mujeres del Reino Unido contribuyeron con datos a un conjunto de datos de validación externo.

El nuevo modelo PIERS-ML identificó que casi en el 40% de mujeres con preeclampsia, su atención debía ser modificada. Se trata de un modelo que puede ser relevante a escala global, puesto que se incluyen índices de mortalidad materna en función de su geografía.

Para elaborar el modelo, los investigadores recogieron datos recopilados prospectivamente de mujeres con esta patología, definidos según los criterios de la Sociedad Internacional para el Estudio de la Hipertensión en el Embarazo de 2021. Se emplearon métodos de aprendizaje automático, imputación múltiple y validación cruzada diez veces mayor para ajustar los modelos a un conjunto de datos de desarrollo.

“Las fortalezas de nuestro estudio incluyen el gran tamaño de la muestra, que fue mayor que cualquier estudio previo. Probamos una lista de variables con validez y disponibilidad clínica externa, incluidos todos los sistemas de órganos diana, excepto el sistema nervioso central", explicaron los expertos.

PREVENCIÓN DE LA PREECLAMPSIA

A pesar de que las herramientas de diagnóstico para predecir la preeclampsia están mejorando, es fundamental tomar precauciones y prestar atención a cualquier síntoma de esta condición. La preeclampsia tiene lugar después de la semana 20 de embarazo, y hay algunas mujeres que presentan un mayor riesgo de padecerla que otras.

“Las fortalezas de nuestro estudio incluyen el gran tamaño de la muestra, que fue mayor que cualquier estudio previo"

Entre los factores de riesgo de esta complicación se incluyen el hecho de que se trate del primer embarazo, la diabetes, la enfermedad renal crónica o la edad materna de 40 años o más. A pesar de que no hay formas de prevenir la enfermedad, se puede reducir su riesgo controlando la dieta y la actividad física.

En este aspecto, la Asociación Americana del Embarazo recomienda evitar la sal añadida o reducir su ingesta, beber de seis a ocho vasos de agua al día, no consumir ‘comida basura’ o hacer ejercicio de forma regular. Elevar los pies varias veces durante el día, descansar lo suficiente o no beber alcohol son otras de las recomendaciones principales.

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