La inteligencia artificial ha llegado para revolucionar la forma en que hacemos predicciones en medicina. El Dr. Francisco López-Jiménez, un reconocido cardiólogo, explicó recientemente a Medscape cómo la inteligencia artificial se diferencia de los modelos estadísticos tradicionales y por qué es tan importante en el campo de la cardiología.
¿Cómo puede aportar la IA a la predicción en cardiología?
En primer lugar, la inteligencia artificial tiene la capacidad de encontrar relaciones complejas entre variables, incluso aquellas que no siguen patrones lineales o logarítmicos. Estas relaciones intrincadas no pueden ser fácilmente descubiertas mediante métodos matemáticos convencionales. El Dr. López-Jiménez aseguró que esta capacidad es lo que distingue a la inteligencia artificial en el campo de la medicina.
En la cardiología, existe la posibilidad de prevenir entre un 70% y un 80% de los eventos cardiovasculares si se brinda el tratamiento adecuado a tiempo. Por lo tanto, es crucial detectar a los pacientes que están en riesgo.
«Una de las razones principales para la detección de pacientes en riesgo es que los recursos son limitados, no importa el país donde se viva, no hay tratamiento para todos y entonces se tiene que estudiar al paciente que tiene mayor probabilidad de [presentar] un evento para que sea quien reciba los tratamientos preventivos», aseguró.
Para detectar el riesgo, es fundamental evaluar la probabilidad de que ocurra un evento. En cardiología, existen “diferentes escenarios con diferentes probabilidades, por ejemplo, la probabilidad de tener un infarto en los próximos 10 años en la población de los Estados Unidos es por lo menos de 5% en general, pero el riesgo puede ser de 1% hasta más de 30%».
A lo largo de la historia, los médicos siempre han tenido la inquietud de predecir qué pacientes podrían enfrentar eventos adversos. En los años 50 se iniciaron los esfuerzos científicos para desarrollar métodos más concretos y organizados. Se comenzaron a seleccionar variables predictivas basadas en el sentido común y en la experiencia clínica de los expertos. Luego, se asignaron puntuaciones a estas variables y se buscó determinar si los pacientes con puntuaciones más altas tenían una mayor probabilidad de sufrir un evento.
El Dr. López-Jiménez mencionó el ejemplo de la puntuación APGAR, una evaluación clínica del recién nacido desarrollada por la Dra. Virginia Apgar. Esta puntuación asigna puntos según la presencia o ausencia de parámetros específicos y ayuda a determinar si se requiere una intervención rápida para establecer la respiración del bebé. La simplicidad de este sistema demuestra cómo se pueden utilizar métodos sencillos pero efectivos para la predicción.
A medida que la ciencia de la predicción avanzaba, los científicos comenzaron a utilizar métodos estadísticos más sofisticados, incluyendo modelos multivariados. El objetivo era reconocer las variables independientes y determinar su peso relativo en el pronóstico. Por ejemplo, en la predicción de un infarto, la edad puede tener un valor del 50% en la influencia del pronóstico. Además, se utilizó la estadística C o el área bajo la curva para estandarizar el valor predictivo.
Importancia de la predicción
El Dr. López-Jiménez destaca la importancia de predecir los eventos de ictus isquémicos en pacientes con fibrilación auricular, ya que se trata de un evento catastrófico. Si se administra el tratamiento adecuado con anticoagulantes, se puede prevenir el 70% de estos eventos. Sin embargo, estos medicamentos también pueden causar sangrado y otros efectos adversos en algunos individuos. Por lo tanto, es fundamental identificar a las personas que están en mayor riesgo para tomar decisiones informadas.
«Por ejemplo, la predicción de ictus isquémicos en pacientes con fibrilación auricular es vital, es un evento catastrófico, tenemos tratamientos para prevenirlo, a pacientes tratados con anticoagulante se les previene 70% de los eventos, pero puede causar sangrado y eventos adversos en algunos individuos, entonces para eso debemos saber quién está en riesgo y lo que todos usamos en la práctica clínica es el CHA2DS2-VASc», explicó el cardiólogo.
En el caso de las mujeres menores de 60 años, la situación es aún más complicada. Según el Dr. López-Jiménez, el 90% de estas mujeres no serían clasificadas como alto riesgo en ningún momento durante los 10 años previos a un infarto. La mayoría de ellas se clasificarían como bajo o mediano riesgo. Esto pone de manifiesto la necesidad de mejorar los métodos de detección y predicción en este grupo de pacientes.
El Dr. López-Jiménez compara esta precisión pronóstica con la meteorología para ilustrar su importancia. Imaginemos que un presentador del clima en la televisión predice que solo el 20% de las tormentas pronosticadas realmente ocurren, y el 80% restante no se materializa. Incluso peor, imagina que ni siquiera nos avisan sobre la mitad de las tormentas. En ese caso, ese presentador perdería su trabajo el primer día debido a su falta de precisión. En medicina, de alguna manera hemos permitido un nivel de precisión similar, lo cual es lamentable.
La inteligencia artificial, un enfoque prometedor
La inteligencia artificial ofrece un enfoque prometedor para mejorar la predicción de riesgos. Uno de los modelos utilizados son las redes neuronales profundas, que pueden considerar variables complejas más allá de la edad, el sexo o el colesterol. Por ejemplo, pueden aprovechar la información electrónica de una radiografía o el componente electrónico de un electrocardiograma, que produce cerca de 800 variables en cada estudio. Estas técnicas avanzadas permiten explorar relaciones más complejas y descubrir patrones que podrían haber pasado desapercibidos anteriormente.
La AI ha abierto nuevas posibilidades en la predicción de eventos cardiovasculares. Su capacidad para encontrar relaciones complejas y su enfoque en variables más allá de las tradicionales ofrecen un camino prometedor para mejorar la detección de pacientes en riesgo. Aunque todavía queda trabajo por hacer, es importante seguir avanzando en este campo para prevenir y tratar de manera más efectiva los eventos cardiovasculares. En la cardiología, donde se puede prevenir una gran proporción de estos eventos con el tratamiento adecuado, la detección temprana de pacientes en riesgo es fundamental debido a la limitación de recursos.
Fuente: Medscape