La inteligencia artificial podría usar los datos de ECG para medir estado general de salud de un paciente

27 agosto, 2019

En un futuro cercano, los médicos pueden aplicar inteligencia artificial a los datos del electrocardiograma para medir el estado general de salud, según una nueva investigación publicada en Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology, una revista de la American Heart Association.

Un electrocardiograma, también conocido como EKG o ECG, es una prueba que se usa para medir la actividad eléctrica del corazón. Si bien se sabe que el sexo y la edad de un paciente podrían afectar un electrocardiograma, los investigadores plantearon la hipótesis de que la inteligencia artificial podría determinar el género del paciente y estimar su “edad fisiológica”, una medida de la función corporal general y el estado de salud distinto de la edad cronológica.

Utilizando datos de EKG de casi 500,000 pacientes, se entrenó un tipo de inteligencia artificial conocida como red neuronal convolucional para encontrar similitudes entre los datos de entrada y salida. Una vez entrenada, se probó la precisión de la red neuronal en los datos de 275,000 pacientes adicionales al predecir la salida cuando solo se daban datos de entrada.

La red neuronal estimó que la edad cronológica de un paciente era más alta después de experimentar situaciones de salud adversas, como ataque cardíaco, fracción de eyección baja y enfermedad de las arterias coronarias, y menor edad si experimentaban pocos o ningún evento adverso.

“Si bien los médicos ya consideran si un paciente ‘aparece [su] edad indicada’ como parte de su examen físico de referencia, la capacidad de evaluar esto de manera más objetiva y consistente puede afectar la atención médica en múltiples niveles”, dijo el autor del estudio Suraj Kapa, ​​MD, asistente profesor de medicina y director de Innovación de Realidad Aumentada y Virtual en Mayo Clinic en Rochester, Minnesota.

“Ser capaz de evaluar con mayor precisión el estado de salud general puede ayudar a los médicos a determinar qué pacientes deben examinar más a fondo para determinar si hay enfermedades asintomáticas o actualmente silenciosas que podrían beneficiarse de un diagnóstico e intervención tempranos. Para las personas en general, un electrocardiograma mejorado con IA podría mostrar mejor que puede estar sucediendo algo como un nuevo problema de salud o una condición comórbida que de lo contrario no sabían ”, continuó Kapa.

Los investigadores descubrieron que la inteligencia artificial era capaz de determinar con precisión el género de un paciente el 90% del tiempo y podía determinar el grupo de edad cronológico de un paciente con un 72% de precisión.

“Esta evidencia, de que podríamos estar obteniendo algún tipo de ‘edad fisiológica’, fue ciertamente sorprendente y emocionante por su papel potencial en la investigación de resultados futuros, y puede fomentar una nueva área de la ciencia en la que buscamos comprender mejor los fundamentos biológicos de tal hallazgo ”, dijo Kapa.

Si bien el estudio pudo extraer de un gran tamaño de muestra, todos los individuos en el estudio eran pacientes, y los ECG se administraron para otra indicación clínica. Se necesitan estudios futuros con una población abiertamente sana para revalidar la determinación de la red neuronal. Además, el género en el estudio fue autoidentificado por los pacientes y puede no representar el sexo de todas las personas en el estudio.

Los coautores son Zachi Attia, M.Sc .; Paul A. Friedman, M.D .; Peter A. Noseworthy, M.D .; Francisco López-Jiménez, M.D., M.Sc .; Dorothy Ladewig, B.S .; Gaurav Satam, M.S., MBA; Patricia A. Pellikka, M.D .; Thomas M. Munger, M.D .; Samuel J. Asirvatham, M.D .; Christopher G. Scott, M.S .; y Rickey E. Carter, Ph.D. Las revelaciones del autor están en el manuscrito.

Este estudio fue financiado por fondos institucionales de Mayo Clinic para la recopilación de datos y análisis estadísticos.

José Mercedes

José Mercedes

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