La inteligencia artificial (IA) ha desarrollado un algoritmo que podría diagnosticar los infartos de miocardio con mayor rapidez y precisión que nunca, según una nueva investigación de la Universidad de Edimburgo (Reino Unido) publicada en la revista científica 'Nature Medicine'.
La eficacia del algoritmo, denominado 'CoDE-ACS', se probó en 10.286 pacientes de seis países. Los investigadores descubrieron que, en comparación con los métodos de prueba actuales, 'CoDE-ACS' era capaz de descartar un infarto en más del doble de pacientes, con una precisión del 99,6 por ciento, lo que podría reducir en gran medida los ingresos hospitalarios.
En Escocia se han realizado ensayos clínicos para evaluar si la herramienta podría ayudar a los médicos a reducir la presión en los saturados servicios de Urgencias. Además, 'CoDE-ACS' también podría ayudar a los expertos a identificar a pacientes con niveles anormales de troponina debidos a un infarto y no a otra enfermedad. 'CoDE-ACS' se desarrolló a partir de los datos de los 10.038 pacientes escoceses que habían llegado al hospital con sospecha de infarto.
'CoDE-ACS' puede aumentar la eficiencia y eficacia de la atención de urgencias a reconocer rápidamente a los pacientes que pueden volver a casa sin peligro y señalar a los médicos a todos los que deben permanecer hospitalizados para someterse a más pruebas.
La prueba de referencia utiliza el mismo umbral para todos los pacientes, es decir, no se tienen en cuenta factores como la edad, el sexo y otros problemas de salud que afectan a los niveles de troponina, lo que afecta a la precisión del diagnóstico de infarto.
La prueba de referencia para diagnosticar un infarto es medir los niveles de troponina en sangre, pero utilizando el mismo umbral para todos los pacientes. Esto significa que no se tienen en cuenta factores como la edad, el sexo y otros problemas de salud que afectan a los niveles de troponina, lo que afecta a la precisión del diagnóstico de infarto. Por ello, en los ensayos, la herramienta de IA funcionó bien con independencia de las características del paciente o las enfermedades preexistentes, lo que demuestra su potencial para reducir los diagnósticos erróneos y las desigualdades en la población.
En cambio, esto puede dar lugar a desigualdades en el diagnóstico. Por ejemplo, investigaciones anteriores han demostrado que las mujeres tienen un 50 por ciento más de probabilidades de recibir un diagnóstico inicial erróneo por lo que tendrían un riesgo de un 70 por ciento mayor de morir a los 30 días. Este nuevo algoritmo de la IA es una oportunidad para evitarlo.
"Para los pacientes con dolor torácico agudo debido a un infarto de miocardio, el diagnóstico y el tratamiento precoces salvan vidas. Por desgracia, son muchas las afecciones que provocan estos síntomas tan comunes, y el diagnóstico no siempre es sencillo. Aprovechar los datos y la inteligencia artificial para apoyar las decisiones clínicas tiene un enorme potencial para mejorar la atención a los pacientes y la eficiencia en nuestros concurridos servicios de urgencias", ha resaltado el líder de la investigación, Nicholas Mills, catedrático de Cardiología en el Centro de Ciencias Cardiovasculares de la Universidad de Edimburgo.