La IA mejora la predicción del riesgo de muerte en pacientes hospitalizados con cirrosis

La cirrosis, causada por factores como el alcohol, la hepatitis o el exceso de grasa, daña gravemente el hígado, lo que provoca hospitalizaciones repetidas y complicaciones potencialmente mortales como insuficiencia renal, infecciones graves y encefalopatía hepática.

Una vez hospitalizados, los pacientes con cirrosis enfrentan un alto riesgo de muerte, pero identificar a los que corren mayor peligro sigue siendo difícil. Ahora, investigadores han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) que puede ayudar a salvar vidas al proporcionar una mejor predicción de qué pacientes hepáticos hospitalizados tienen mayor riesgo de morir.

El modelo de IA fue desarrollado por un equipo de investigación global, dirigido por Virginia Commonwealth University (Richmond, VA, EUA), utilizando una base de datos recopilada prospectivamente de más de 7.000 pacientes con cirrosis tratados en 121 hospitales en seis continentes para ver si la IA podría ayudar a los médicos a evaluar a sus pacientes hospitalizados con cirrosis. Se recopiló información detallada sobre ingresos de pacientes, complicaciones, tratamientos y resultados para probar qué tan bien cuatro modelos diferentes podían predecir qué pacientes morirían en el hospital, incluidas las técnicas tradicionales de aprendizaje automático y estadístico.

El equipo descubrió que el modelo de aprendizaje automático Random Forest era el más eficaz, detectando señales de advertencia ocultas con mayor precisión que el modelo de regresión logística tradicional. Incluso cuando el modelo se simplificó para incluir solo los 15 factores de riesgo más importantes, como insuficiencia renal, complicaciones cerebrales e infecciones, siguió siendo altamente eficaz y fácil de usar a nivel mundial.

Al proporcionar estimaciones de riesgo confiables solo con estos datos, la herramienta ayuda a los proveedores de salud a decidir si intensificar la atención, iniciar conversaciones sobre cuidados paliativos o considerar una transferencia temprana o un trasplante. El modelo se validó aún más utilizando datos de 29.000 veteranos militares de EUA tratados en hospitales de veteranos, donde continuó superando a los sistemas de puntuación más antiguos a pesar de las diferencias en la demografía de los pacientes.

Los resultados, publicados en la revista Gastroenterology, destacan la relevancia clínica del modelo. La herramienta ahora se está poniendo a disposición de hospitales de todo el mundo para su uso en el cuidado de pacientes con enfermedad hepática avanzada. Su facilidad de uso y precisión significan una mejor planificación, atención dirigida y comunicación oportuna con las familias. De cara al futuro, el equipo está promoviendo una adopción más amplia de la herramienta para garantizar que los pacientes con cirrosis reciban la atención más adecuada en el momento adecuado.

“Esto significa que un médico puede tener mayor confianza para determinar qué pacientes necesitan atención más urgente, cuáles podrían necesitar conversaciones sobre cuidados paliativos con sus familias, quiénes deben ser trasladados a hospitales mejor equipados y qué pacientes tienen mayores probabilidades de recuperarse”, afirmó el Dr. Jasmohan Bajaj, autor correspondiente del estudio. “Tanto desde el punto de vista médico como no médico, podemos abordar mejor al paciente si conocemos mejor su estado”.