Un nuevo algoritmo desarrollado con IA distingue con altísima precisión los ataques cardíacos reales de las falsas alarmas. La herramienta, probada en más de 10.000 pacientes en seis países, acertó en el diagnóstico en 99,6 % de los casos.

Investigadores de la Universidad de Edimburgo descubrieron que, en comparación con los métodos de prueba actuales, la IA llamada CoDE-ACS pudo descartar un ataque cardíaco en más del doble de pacientes.

El estándar actual para diagnosticar un ataque cardíaco mide en la sangre los niveles de protonina, una proteína. Sin embargo, se utiliza el mismo umbral para todos los pacientes, sin tomar en cuenta factores que pueden afectar la exactitud del análisis. Por ejemplo, la edad o el historial clínico. Investigaciones financiadas por la Fundación Británica del Corazón (BHF) han demostrado que las mujeres tienen 50 % más probabilidades de recibir un diagnóstico inicial incorrecto.

El estudio encontró que la herramienta de IA descartó con precisión un ataque cardíaco en todos los pacientes. Esto, independientemente de la edad, el sexo o las condiciones de salud preexistentes. CoDE-ACS ofrece exactitud y velocidad en el análisis, algo que no solo beneficia al paciente, sino que reduce la presión del personal de las salas de emergencia, destaca el reporte del estudio publicado el jueves en Nature Medicine.

Esta IA se entrenó por separado con datos de otros 10.038 pacientes, con y sin lesión de miocardio. Nicholas Mills, director del estudio y profesor de cardiología de BHF, resaltó que la gran conclusión del estudio es simple y grandiosa: ahora se podrá salvar más vidas. «Aprovechar los datos y la IA para respaldar las decisiones clínicas tiene un enorme potencial para mejorar la atención de los pacientes», dijo Mills a The Independent.

Nilesh Samani, director médico de la BHF, explicó que el dolor de pecho es una de las razones más comunes por las que las personas acuden a emergencias. Sin embargo, este tipo de dolencia puede tener múltiples causas.

«CoDE-ACS tiene el potencial de descartar un ataque cardíaco con mayor precisión que los enfoques actuales», insistió Samani. «Podría ser transformador para los departamentos de emergencia». Ahora se están realizando ensayos clínicos en Escocia para evaluar con más detalle el impacto en la dinámica laboral de las salas de emergencia.

Las personas que inicialmente son mal diagnosticadas tienen un 70% más de riesgo de morir después de 30 días, sostiene la BHF. Otro análisis de la fundación encontró que las personas en listas de espera cardíacas aumentó a un récord de 380.787 a fines de marzo de 2023. Significa que ha habido un aumento del 63% en comparación con febrero de 2020, el mes anterior al comienzo de la pandemia.

Vía: Hipertextual