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Investigadores del Instituto Smidt Heart del hospital de alta complejidad Cedars-Sinai, en Los Ángeles, descubrieron que un algoritmo de inteligencia artificial (IA) puede detectar un ritmo cardiaco anormal en personas que aún no muestran síntomas, es decir, puede identificar si las personas padecen fibrilación auricular.
El algoritmo identificó señales ocultas en pruebas de diagnóstico médico comunes. Se entrenó con datos de casi un millón de electrocardiogramas y predijo con precisión que los pacientes sufrirían fibrilación auricular en un plazo de 31 días.
Esta herramienta puede ayudar a los médicos a prevenir mejor los accidentes cerebrovasculares y otras complicaciones cardiovasculares en personas con fibrilación auricular, el tipo más común de trastorno del ritmo cardiaco.Los algoritmos desarrollados anteriormente se han utilizado principalmente en poblaciones blancas. Este algoritmo funciona en diversos entornos y poblaciones de pacientes, incluidos veteranos estadounidenses y poblaciones desatendidas. Los hallazgos se publicaron hoy en la revista de la JAMA Cardiology, de la Asociación Médica Estadounidense, revisada por pares.
“Esta investigación permite una mejor identificación de una afección cardiaca oculta e informa la mejor manera de desarrollar algoritmos que sean equitativos y generalizables a todos los pacientes”, comentó el Dr. David Ouyang, cardiólogo de Cedars-Sinai, investigador de la División de Inteligencia Artificial en Medicina y autor principal del estudio.
Los expertos estiman que una de cada tres personas con fibrilación auricular no sabe que padece la afección.
