La intel·ligència artificial ja pot predir si patiràs una aturada cardíaca i quan

Un nou mètode basat en la intel·ligència artificial és capaç de predir, amb bastanta més precisió que un metge, si un pacient podria morir d'una aturada cardíaca i quan, segons publiquen uns investigadors a la revista Nature Cardiovascular Research. La tecnologia, obra de científics de la Universitat Johns Hopkins dels Estats Units, fa servir imatges en brut dels cors malalts i es fixa en els antecedents dels pacients i aconsegueix resultats que poden revolucionar la presa de decisions clíniques i augmentar la supervivència de les arrítmies cardíaques sobtades i letals, una de les afeccions més mortals i desconcertants de la medicina.

"La mort sobtada cardíaca causada per una arrítmia representa fins al 20 per cent de totes les morts al món i sabem poc sobre per què passa o com saber qui està en risc", explica una de les investigadores, Natalia Trayanova, professora d'Enginyeria Biomèdica i Medicina. "Hi ha pacients que poden tenir un risc baix de mort sobtada cardíaca i que es posen desfibril·ladors que potser no necessiten, i després hi ha pacients d'alt risc que no reben el tractament que necessiten i podrien morir en la flor de la vida -afegeix-. El que el nostre algoritme pot fer és determinar qui està en risc de mort cardíaca i quan es produirà, la qual cosa permet als metges decidir exactament el que cal fer".

Els cientítics estatunidencs son els primers a utilitzar xarxes neuronals per a construir una avaluació de supervivència personalitzada per a cada pacient amb malaltia cardíaca. Aquestes mesures proporcionen amb gran precisió la probabilitat d'una mort sobtada cardíaca al llarg de 10 anys i quan és més probable que ocorri. La tecnologia es diu Estudi de Supervivència del Risc d'Arrítmia Cardíaca (SSCAR). El nom fa referència a la cicatrització cardíaca causada per la malaltia que sovint acaba provocant arrítmies letals. Una cicatrització que, precisament, és la clau de les prediccions de l'algoritme que han desenvolupat.

L'equip va utilitzar imatges cardíaques amb contrast per veure la distribució de les cicatrius de centenars de pacients reals de l'Hospital Johns Hopkins i fer un algoritme que detectés patrons i relacions no visibles a simple vista. L'actual anàlisi d'imatges cardíaques clíniques només extreu característiques simples de les cicatrius, com el volum i la massa. En aquest treball, "les imatges contenen informació crítica a la qual els metges no han pogut accedir -afirma un altre dels autors, Donen Popescu, antic estudiant de doctorat del Johns Hopkins-. Aquesta cicatrització pot estar distribuïda de diferents maneres i diu alguna cosa sobre les possibilitats de supervivència d'un pacient. Hi ha informació oculta en ella".

Els investigadors van entrenar una segona xarxa neuronal perquè aprengués a partir de 10 anys de dades clíniques estàndard de pacients, 22 factors com l'edat, el pes, la raça i l'ús de medicaments receptats dels pacients. Les prediccions dels algoritmes no només van ser significativament més precises que les dels metges, sinó que van ser validades en proves amb pacients de 60 centres de salut de tots els Estats Units amb diferents historials cardíacs i dades d'imatge, cosa que suggereix que la tecnologia podria adaptar-se arreu.

"Això té el potencial de modelar significativament la presa de decisions clíniques en relació amb el risc d'arrítmia i representa un pas essencial per a portar el pronòstic de la trajectòria del pacient a l'era de la intel·ligència artificial -assenyala Trayanova, que també és codirectora de l'Aliança per a la Innovació en Diagnòstic i Tractament Cardiovascular-. És l'epítom de la tendència a fusionar la intel·ligència artificial, l'enginyeria i la medicina com a futur de l'assistència sanitària". L'equip treballa ara en la creació d'algoritmes per a detectar altres malalties cardíaques. Segons Trayanova, el concepte d'aprenentatge profund podria desenvolupar-se per a altres camps de la medicina que depenen del diagnòstic visual.