El editor de Downcodes se enteró de que un último estudio publicado en la revista "The Lancet" introdujo un nuevo modelo de electrocardiograma (ECG) mejorado por inteligencia artificial llamado AIRE. Este modelo utiliza el historial del paciente y los resultados de las imágenes para predecir con precisión el riesgo de mortalidad y enfermedades cardiovasculares (ECV), brindar a los médicos asesoramiento médico personalizado y se espera que revolucione la evaluación de riesgos y la prevención de enfermedades cardiovasculares.
Nota sobre la fuente de la imagen: la imagen es generada por AI y el proveedor de servicios de autorización de imágenes Midjourney
El desarrollo del modelo AIRE utilizó una gran cantidad de datos de diferentes grupos de pacientes para superar las deficiencias de los modelos anteriores en términos de racionalidad física temporal e interpretabilidad, haciendo que los resultados de la predicción no solo sean precisos sino también capaces de respaldar acciones específicas en la práctica clínica. El estudio encontró que AIRE era capaz de predecir muertes por todas las causas, arritmias ventriculares, enfermedades cardiovasculares ateroscleróticas y riesgo de insuficiencia cardíaca, y superó los modelos tradicionales de IA en la evaluación de riesgos a corto y largo plazo.
Un electrocardiograma es un método para evaluar de forma no invasiva la actividad eléctrica del corazón colocando electrodos en el pecho, los brazos y las piernas del paciente. Aunque la tecnología de ECG tiene siglos de antigüedad, los avances recientes en la potencia de procesamiento de las computadoras y los modelos predictivos de aprendizaje automático han dado nuevas esperanzas al campo. Aunque varios estudios han intentado aplicar la IA a la predicción de enfermedades cardiovasculares y riesgo de mortalidad, las aplicaciones prácticas aún son raras.
Este estudio desarrolló ocho modelos AIRE que pueden proporcionar predicciones de curvas de supervivencia individualizadas en lugar de solo evaluaciones de riesgos en un tiempo fijo. Los datos del estudio provinieron de fuentes clínicas en múltiples ubicaciones geográficas, incluido el Centro Médico Beth Israel Deaconess en los Estados Unidos y el Centro de Investigación de Medicina Tropical de Sao Paulo-Minas Gerais en Brasil. Al incorporar una arquitectura de red neuronal convolucional de bloque residual, el modelo AIRE crea curvas de supervivencia específicas del paciente que tienen en cuenta la muerte de los participantes y las pérdidas durante el seguimiento.
Los resultados del estudio muestran que AIRE puede predecir con precisión la muerte por todas las causas con un valor de armonización de 0,775, especialmente en participantes sin antecedentes familiares de enfermedad cardiovascular, y AIRE también puede predecir eficazmente eventos de insuficiencia cardíaca. Además, AIRE ha demostrado estabilidad al utilizar datos de ECG de una sola derivación, como dispositivos de consumo, lo que abre la posibilidad de monitorear el riesgo de enfermedades cardiovasculares en el hogar.
El equipo de investigación afirmó que la plataforma AIRE no sólo supera el juicio de los expertos humanos tradicionales en términos de precisión de predicción, sino que también sienta las bases para aplicaciones clínicas en todo el mundo. Se espera que la plataforma se utilice ampliamente en la atención primaria y secundaria para proporcionar predicciones personalizadas del riesgo de enfermedades cardiovasculares para diferentes poblaciones.
La aparición del modelo AIRE ha supuesto un nuevo avance en la predicción y prevención de enfermedades cardiovasculares. Su precisión e interpretabilidad hacen que tenga un gran potencial de aplicación en la práctica clínica y se espera que beneficie a más pacientes en todo el mundo. El editor de Downcodes espera que el modelo AIRE pueda mejorarse aún más en el futuro y contribuir a construir un mundo más saludable.