IA captura patrones de ECG para predecir futuros paros cardíacos súbitos

Esta afección ocurre cuando la actividad eléctrica del corazón cambia abruptamente, lo que hace que deje de latir. Si bien las afecciones cardíacas aumentan el riesgo, el paro cardíaco repentino también puede afectar a las personas sin problemas cardíacos conocidos. Prevenir este evento es crucial y para ello son esenciales herramientas clínicas innovadoras. En particular, los algoritmos de inteligencia artificial (IA) se muestran prometedores para predecir un paro cardíaco repentino, lo que podría ayudar a los médicos a identificar a los pacientes en riesgo.

Ahora, dos nuevos estudios realizados por investigadores de Cedars-Sinai (Los Ángeles, CA, EUA) respaldan el uso de la IA en la predicción de un paro cardíaco repentino. El primer estudio implicó entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo para analizar patrones de electrocardiograma (ECG), que son registros de la actividad eléctrica del corazón. El modelo examinó los ECG de personas que habían sufrido un paro cardíaco súbito y los que no, incluidos 1.827 ECG previos al paro cardíaco de 1.796 personas que luego experimentaron un paro cardíaco repentino y 1.342 ECG de 1.325 personas que no lo sufrieron. Este modelo de IA desarrollado por Cedars-Sinai superó a los métodos convencionales, como la puntuación de riesgo del ECG, para predecir un paro cardíaco repentino extrahospitalario.

El segundo estudio se centró en distinguir entre dos causas de paro cardíaco repentino: actividad eléctrica sin pulso, donde las señales eléctricas del corazón son demasiado débiles para producir un latido, y fibrilación ventricular, un latido cardíaco irregular que puede tratarse con un desfibrilador. Después de analizar los patrones de ECG y las características de los pacientes, los investigadores identificaron factores de riesgo específicos para cada tipo. Los pacientes con paro cardíaco repentino por actividad eléctrica sin pulso a menudo eran mayores, tenían sobrepeso, estaban anémicos o experimentaban dificultad para respirar. Por el contrario, aquellos con fibrilación ventricular tendían a ser más jóvenes y tenían antecedentes de enfermedad de las arterias coronarias o dolor en el pecho como señal de advertencia.

"Estos estudios ejemplifican el potencial de la IA para detectar patrones en el cuerpo que el ojo humano y las pruebas médicas estándar no pueden", dijo el Dr. Paul Noble, Presidente Distinguido de Medicina Pulmonar de la Familia Vera y Paul Guerin y presidente del Departamento de Medicina de Cedars-Sinai. "Estamos cada vez más cerca de poder utilizar la IA para prevenir eventos peligrosos como un paro cardíaco repentino".

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