Utilizan IA en la detección de insuficiencia cardiaca

Dentro de un nuevo uso que se busca dar a la Inteligencia Artificial, científicos exploran su efectividad para detectar los signos ocultos de la insuficiencia cardíaca y que podrían mostrarse durante un chequeo rutinario para iniciar el tratamiento más temprano en los pacientes.

Un estudio publicado en Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, mostró que este nuevo tipo de estudios podría ser una buena solución a largo plazo debido a su relación calidad-precio, como para entornos ambulatorios.

Para los pacientes, el recibir un tratamiento temprano es la oportunidad de retrasar o detener la progresión de la enfermedad y generar menores costos médicos ya en el largo plazo.

Junto a la efectividad de los diagnósticos, los científicos identificaron que la relación costo-efectividad es un aspecto importante para la evaluación de las tecnologías realizadas con Inteligencia Artificial y que debe considerarse dentro de la práctica clínica.

Sabemos que el diagnóstico temprano puede llevarnos a opciones de tratamiento aún mejores y más rentables. Para llegar allí, estamos estableciendo un modelo para la evaluación e implementación de IA.

El siguiente paso es encontrar formas de agilizar este proceso para que podamos reducir el tiempo y los recursos necesarios para una evaluación tan rigurosa

detalló la doctora Xiaoxi Yao, profesora de investigación en Servicios de Salud en Mayo Clinic.

El beneficio es costo del uso de IA en estos estudios

Los científicos estuvieron encargados de realizar un electrocardiograma integrado con Inteligencia Artificial, lo que resultó en una herramienta eficaz y práctica para la toma de decisiones clínicas y que fue capaz de detectar la fracción de eyección ventricular izquierda inferior (FE), la cual desarrollan aproximadamente entre el 1.4 y 2.2 por ciento de la población general.

La FE baja asintomática se asocia con un mayor riesgo de desarrollar insuficiencia cardíaca asintomática, que puede llevar a mayores complicaciones.

De esta forma, la detección temprana de la FE puede respaldar el tratamiento temprano de la insuficiencia cardíaca, retrasar su desarrollo y en última instancia, reducir la mortalidad.

En cuanto al estudio guiado por IA ayudó a la detección temprana de la FE baja de 22,642 pacientes adultos de 45 centros de atención primaria.

Los científicos también se enfocaron en su efectividad en cuanto al costo, a lo que encontraron que, la relación costo-efectividad del uso de IA en el electrocardiograma fue de 27,858 dólares por año de vida ajustado por calidad (AVAC), que es una medida de la calidad de vida y de los años vividos.

Además de mostrarse como uno muy rentable para espacios ambulatorios, donde la relación costo-efectividad fue mucho menor de 1,651 dólares por año de vida ajustado por calidad.

El estudio buscó demostrar la efectividad de la Inteligencia Artificial en el uso médico, como muestra de que podría generar menores costos en comparación a los estudios médicos de la actualidad.