¿Pueden salvar vidas los ECG leídos por inteligencia artificial? Es posible, dicen los investigadores

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La inteligencia artificial podría hacer un mejor trabajo que los humanos en la detección de pacientes de alto riesgo usando los resultados de una prueba cardíaca, lo que conduce a mejor atención y menores tasas de mortalidad, dicen los investigadores.

"El estudio muestra que la IA (inteligencia artificial) es mucho mejor que los médicos en la identificación de señales tempranas de posible muerte" usando los resultados de los electrocardiogramas, dijo el investigador principal, el Dr. Chin Li, quien es también profesor adjunto de la Facultad de Medicina del Centro Médico de la Defensa Nacional en Taipéi, Taiwán. "Con la ayuda de la IA, los médicos identificaron más problemas cardíacos y los atendieron de inmediato".

Los resultados serán presentados el 12 de noviembre durante la cumbre científica Scientific Sessions de la American Heart Association, en Filadelfia. Los hallazgos se consideran preliminares hasta que se publiquen los resultados completos en una revista evaluada por colegas.

Los electrocardiogramas, también conocidos como ECG, o EKG por sus siglas en inglés, miden la actividad eléctrica del corazón y ayudan a los cardiólogos a detectar problemas cardíacos. Este examen no invasivo traduce el ritmo del corazón a líneas onduladas sobre papel, que entonces pueden ser leídas por un médico.

Para realizar el estudio, los investigadores reclutaron a 39 médicos de emergencia o medicina interna quienes atendieron a 15,965 pacientes adultos, con una edad promedio de 61 años, que necesitaron un ECG por diversos motivos. "Esos motivos incluyeron pacientes mayores que necesitaban cirugía o estadías en el hospital, personas con síntomas relacionados con el corazón o sospechas de problemas cardíacos, y aquellos de los que se sabía o se sospechaba que tenían enfermedades cardíacas", dijo Lin, quien es también el director de tecnología en el Centro para el Desarrollo de la Inteligencia Artificial y la Internet de las Cosas en el hospital Tri-Service General en Taipéi.

Los ECG de todos los pacientes se cargaron en el sistema de información del hospital, pero aproximadamente la mitad de ellos fue evaluada por sus médicos. Para la otra mitad, si la IA determinaba que el ECG de un paciente significaba que tenía alto riesgo de morir, se alertaba a los médicos a los pocos minutos mediante mensajes de texto, dijo Lin. (El sistema de IA también compartió los resultados de bajo riesgo con los médicos, pero sin alertas).

Cuando se compararon las tasas de mortalidad a los 90 días, el 3.6% de los participantes en el grupo de la IA había muerto por cualquier causa, en comparación con el 4.3% de aquellos en el grupo de control.

Entre los casos de alto riesgo en los cuales los médicos usaron los resultados de la IA, la tasa de mortalidad cumulativa fue 31% menor que entre aquellos que fueron analizados de la manera tradicional.

Aquellos a los que la IA identificó como de alto riesgo recibieron más cuidados intensivos y otros tratamientos avanzados, algo que los investigadores dijeron contribuyó a una "reducción considerable" en las muertes debidas a problemas cardíacos; de hecho, una reducción de más del 90%. La tasa de mortalidad cardíaca fue de 0.2% en aquellos cuyos médicos usaron inteligencia artificial, en comparación con 2.4% en aquellos cuyos médicos no lo hicieron.

"Los resultados fueron impactantes", dijo Lin.

Antes de esta investigación, se sabía que un ECG leído por inteligencia artificial, también llamado un IA-ECG, podía predecir la muerte con precisión, dijo Lin. Pero no se sabía si la información podría marcar una diferencia.

"Tampoco sabíamos que debían hacer los médicos después de recibir una alerta de IA-ECG", dijo Lin. "Por lo tanto, pedimos a los médicos en este estudio que tomaran seriamente la alerta de alto riesgo y que decidieran sobre la mejor atención para los pacientes por ellos mismos".

El IA-ECG está diseñado para identificar a los pacientes con alto riesgo de morir mediante la detección de señales sutiles que los humanos por lo general pasan por alto, dijo Lin. La inteligencia artificial puede identificar posibles problemas cardíacos a partir de los ECG. "Los médicos entonces pueden planificar exámenes más a fondo y monitoreo intensivo para detectar precozmente enfermedades graves y potencialmente salvar vidas".

Lin dijo que los pacientes que más se beneficiaron de la IA fueron aquellos que mostraron señales menos obvias de enfermedad. "Para los pacientes con síntomas críticos evidentes, los médicos proporcionaron cuidados intensivos, incluso sin una alerta de IA-ECG", dijo él. "Para aquellos con signos menos obvias, la alerta de IA-ECG ayuda a los médicos a reevaluar y proporcionar atención intensiva".

El Dr. Rohan Khera, profesor adjunto de medicina cardiovascular en la Facultad de Medicina de Yale, en New Haven, Connecticut, quien no participó en el estudio, lo elogió por usar un diseño de ensayo controlado aleatorio en un modelo con predicción de inteligencia artificial. Los ensayos controlados aleatorios se consideran el método de referencia para la investigación médica.

"También es interesante ver que los hallazgos sugieren que compartir las predicciones de la IA con los médicos reporta beneficios sobre un resultado como la mortalidad, especialmente porque la mortalidad en un resultado difícil de reducir", dijo Khera, director del Laboratorio de Ciencias de los Datos Cardiovasculares de Yale.

No obstante, dijo Khera, los resultados tal vez no tengan tanto que ver con las predicciones de la IA "como con el hecho de que los médicos dedicaron más tiempo con un subgrupo de pacientes y realizaron más pruebas. Si un grupo es observado y examinado más de cerca, tiende a tener mejores resultados".

Lin dijo que, debido a los "impresionantes resultados y al potencial para mejorar considerablemente la atención médica" mostrados por los IA-ECG, el sistema ahora se usa en 14 hospitales militares en Taiwán.

Además de marcar una diferencia con los pacientes de alto riesgo, dijo Lin, el estudio mostró que los resultados entre los casos de bajo riesgo fueron similares entre los dos grupos. "Esto es fundamental y sugiere que la inteligencia artificial tal vez no represente un riesgo potencial".