Herramienta de IA estima efecto de CPAP en riesgo cardiovascular en apnea del sueño

Los grandes ensayos clínicos no han demostrado que la presión positiva continua en las vías respiratorias (CPAP) reduzca este riesgo de forma uniforme.

Por lo tanto, los médicos carecen de herramientas para identificar quién se beneficiará o se verá perjudicado por la terapia. Ahora, los investigadores han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que predice los cambios individualizados en el riesgo cardiovascular con la CPAP.

Desarrollada en la Escuela de Medicina Icahn del Monte Sinaí (Nueva York, EE. UU.), esta herramienta analítica utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para estimar la probabilidad de que cada paciente se beneficie o sufra daños con la CPAP. Analiza información sobre el sueño y la salud para generar puntuaciones individualizadas del efecto del tratamiento. El trabajo, publicado recientemente en Communications Medicine, destaca una estrategia de medicina de precisión para personalizar las recomendaciones de CPAP.

El modelo se elaboró utilizando datos del ensayo SAVE (Sleep Apnea Cardiovascular Endpoints), la mayor cohorte clínica que evalúa la CPAP para la prevención de enfermedades cardiovasculares. La cohorte incluyó a más de 2.600 participantes reclutados en 89 centros de siete países. Los investigadores consideraron más de 100 predictores a partir de datos de sueño y salud para obtener 23 características basales que sirvieron de base para las estimaciones individualizadas del efecto del tratamiento.

La respuesta al tratamiento varió considerablemente entre los participantes. Un subgrupo que se preveía que se beneficiaría de la CPAP experimentó una mejora de 100 veces en el riesgo cardíaco futuro al ser asignado aleatoriamente a la CPAP en comparación con la atención habitual. Por el contrario, los pacientes de un subgrupo que se preveía que sufrirían daños presentaron un aumento de más de 100 veces en los resultados de enfermedades cardiovasculares, incluidos accidentes cerebrovasculares recurrentes e infartos, al recibir CPAP en comparación con la atención habitual.

El estudio contó con la colaboración de investigadores del Instituto George para la Salud Global y la Universidad de Nueva Gales del Sur en Sídney, la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Mecánica de la Universidad de Adelaida y el Instituto de Salud del Sueño de Adelaida/Instituto de Investigación Médica y Sanitaria Flinders de la Universidad de Flinders en Adelaida. El equipo señaló que estos modelos requieren una validación rigurosa antes de su adopción clínica rutinaria.

“Nuestros hallazgos representan un avance significativo en la medicina personalizada, alejándonos de una estrategia única para el tratamiento de la apnea obstructiva del sueño. Esto subraya el valor de los nuevos enfoques basados en datos, como nuestro modelo, para ayudar a los médicos a tomar decisiones informadas sobre las recomendaciones de tratamiento con CPAP, mejorando la atención personalizada para satisfacer las necesidades individuales de cada paciente”, afirmó la Dra. Neomi A. Shah, MD, MPH, MSC, coautora del estudio, profesora de Medicinay jefa asociada de Asuntos Académicos en la División de Neumología, Cuidados Intensivos y Medicina del Sueño de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai.

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