Los ataques cardíacos son eventos graves y potencialmente mortales que requieren un diagnóstico y tratamiento rápidos. Sin embargo, la similitud de los síntomas con otras afecciones no relacionadas con el corazón puede dificultar la identificación precisa de los casos. Para abordar este desafío, investigadores del Reino Unido han recurrido a la inteligencia artificial (IA) para desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático que permite a los médicos diagnosticar ataques cardíacos de manera rápida y precisa, reduciendo así el tiempo necesario para hacer un diagnóstico y brindar un tratamiento más eficiente y efectivo a los pacientes.
El algoritmo CoDE-ACS: una herramienta innovadora para el diagnóstico de ataques cardíacos
El algoritmo, llamado Colaboración para el Diagnóstico y Evaluación del Síndrome Coronario Agudo (CoDE-ACS), se basa en el análisis de datos recopilados de 10,286 pacientes de seis países diferentes que presentaron posibles ataques cardíacos. A diferencia de los métodos tradicionales que se centran únicamente en la medición de los niveles de la proteína troponina en la sangre, CoDE-ACS utiliza un enfoque más amplio e integrador. El algoritmo incorpora variables clave como el sexo, la edad, los hallazgos del electrocardiograma (ECG) y el historial médico del paciente, junto con los niveles de troponina, para calcular la probabilidad de que se haya producido un ataque cardíaco en un paciente individual.
Mayor precisión y rapidez en el diagnóstico
En comparación con los métodos existentes, el estudio reveló que el algoritmo CoDE-ACS puede descartar un ataque cardíaco en más del doble de pacientes, con una precisión del 99.6%. Esto significa que el algoritmo es capaz de identificar de manera efectiva a aquellos pacientes que no han sufrido un ataque cardíaco, evitando así ingresos innecesarios en el hospital y optimizando la atención de emergencia.
Por otro lado, el algoritmo demostró una capacidad precisa de predicción en diferentes subgrupos de pacientes, incluyendo hombres y mujeres, personas de edad avanzada y aquellos con problemas renales o que llegaron tempranamente al hospital tras el inicio de los síntomas.
Mejorando la atención médica de emergencia y reduciendo la presión en los departamentos sobrecargados
Los investigadores señalan que el algoritmo CoDE-ACS tiene el potencial de transformar la atención médica de emergencia al proporcionar una herramienta eficaz y eficiente para el diagnóstico temprano de ataques cardíacos. Al descartar rápidamente los casos de ataque cardíaco en pacientes que no lo han sufrido, el algoritmo permite una gestión más precisa y oportuna de los recursos médicos, evitando ingresos innecesarios y reduciendo la presión en los departamentos de emergencia sobrecargados. Esto implica que los médicos pueden tomar decisiones informadas y brindar el tratamiento adecuado de manera más rápida, lo que a su vez puede salvar vidas y mejorar los resultados para los pacientes.
Beneficios adicionales del algoritmo CoDE-ACS
El algoritmo CoDE-ACS no solo se destaca por su capacidad de diagnóstico rápido y preciso, sino que también aborda algunas limitaciones de los métodos tradicionales utilizados en la actualidad. A diferencia de las pruebas de troponina, que requieren la recolección de muestras de sangre en momentos específicos, CoDE-ACS aprovecha una variedad de datos, lo que facilita su aplicación en entornos de emergencia.
Pero es que además el algoritmo no solo clasifica a los pacientes en categorías de bajo, intermedio o alto riesgo, sino que también considera otros factores relevantes, como el momento en que comenzaron los síntomas y los hallazgos del ECG. También tiene en cuenta variables importantes, como el sexo, la edad y las comorbilidades de los pacientes, lo que proporciona una evaluación más completa y personalizada.
Tenéis más información en bhf.org.uk y en la publicación de nature.com
☞ El artículo completo original de Juan Diego Polo lo puedes ver aquí
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