La medicina y los pacientes, son campos del conocimiento que más podrían beneficiarse de una interacción cercana con la computación y las matemáticas con el fin de optimizar y agilizar procesos complejos e imperfectos para realizar un diagnóstico diferencial. De esto se ocupa el aprendizaje automático, también denominado como inteligencia artificial, que construye y estudia sistemas capaces de aprender a partir de un conjunto de datos constantes y variables que mejoran los procesos de clasificación y predicción.
La fibrilación auricular es un latido cardíaco tembloroso o irregular (arritmia) que puede provocar coágulos sanguíneos, derrames cerebrales, insuficiencia cardíaca y otras complicaciones relacionadas con el corazón, los exámenes de diagnóstico no suelen ser precisos, pues probablemente durante el examen, el corazón no presente alguna irregularidad.
Por lo anterior y mediante el uso de inteligencia artificial (IA), se utiliza una nueva forma de evaluar los latidos del corazón inusuales, realizando un electrocardiograma pero incorporando IA, lo que hace posible detectar problemas cardíacos aún cuando todo parezca normal al momento de la prueba, la diferencia esencial radica en que al momento de establecer el diagnóstico, el electrocardiograma será comparado con un gran sistema de datos recopilados de pacientes con problemas similares.
Este tipo de diagnóstico reduce los costos que implicaría realizar una prueba a largo plazo, y prever una condición que de no detectarse a tiempo, podría desencadenar accidentes cerebrovasculares, insuficiencia cardíaca o enfermedades vasculares que pueden representar la vida o muerte del paciente.
Para incorporar los datos al sistema de IA, se ingresaron 450,000 electrocardiogramas de los más de siete millones de EKG disponibles en la bóveda de datos digitales de Mayo Clinic, una organización sin fines de lucro encargada del diagnóstico de pacientes. La IA fue entrenada para detectar diferencias sutiles en un electrocardiograma normal que apuntaría a cambios en la estructura del corazón causados por la afección, con una precisión de un 90%. La incorporación de inteligencia artificial en el diagnóstico médico, ha sido determinante.
Resulta complejo contar con toda la información necesaria en tiempo real, mientras se observa el electrocardiograma del paciente. Como comenta Paul Friedman de Mayo Clinic: “Para un médico, resultaría casi imposible analizar el comportamiento de electrocardiogramas, establecer comparativas, estadísticas de años y luego realizar un diagnóstico”, ahora la inteligencia artificial puede realizarlo analizando datos estadísticos de diferentes clínicas y hospitales para que en segundos, se emita un diagnóstico. De ninguna manera se pretende reemplazar el juicio del personal médico, sino de otorgar una herramienta que acelere el tratamiento y diagnóstico de una enfermedad grave.
Por: Dalia Solano
Fuentes:
Verdict Medical Devices.
Mayo Clinic tests AI to detect atrial fibrillation.
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