La integración de la inteligencia artificial en la atención cardiológica es muy prometedora

La inteligencia artificial mejora la toma de decisiones de los médicos menos experimentados en la valoración de las ecografías cardiacas de pacientes con sospecha de cardiopatía que puedan beneficiarse de un tratamiento invasivo y de un estudio más detallado, según se desprende de un estudio presentado por Ross Upton, de la Universidad de Oxford, en el Congreso de la Sociedad Europea de Cardiología 2024, que se ha clausurado en Londres. La integración de la inteligencia artificial en la atención sanitaria es muy prometedora y se puede emplear como herramienta para ayudar a los profesionales a diagnosticar a los pacientes con mayor rapidez y precisión, lo que les permitiría iniciar antes el tratamiento. Pero el citado estudio sostiene que no se han encontrado diferencias significativas en el criterio de valoración principal, aunque sugiere que la IA puede beneficiar la toma de decisiones de los médicos menos experimentados y en situaciones en las que el diagnóstico clínico es más difícil.

Ecocardiografía de estrés

La ecocardiografía de estrés es una de las pruebas de diagnóstico por imagen más utilizadas para el diagnóstico de la enfermedad cardiovascular. Para ver la utilidad de la IA en este proceso, los autores del estudio desarrollaron el software, denominado EchoGo Pro, para proporcionar una interpretación automatizada de las imágenes de ecocardiografía de estrés mediante la combinación de características de imagen con IA. Para analizar este escenario, se llevó a cabo el ensayo controlado aleatorizado PROTEUS en el que participaron 2.341 pacientes con una edad media de 64 años:  el 45% mujeres y el  20% con enfermedad cardiaca preexistente. En general, los análisis hallaron que la toma de decisiones asistida por IA no demostró inferioridad frente a la toma de decisiones clínicas para seleccionar correctamente a los pacientes para que se hicieran una angiografía coronaria. A 27 de 36 pacientes remitidos a hacerse una angiografía se les derivó correctamente en el grupo de control y cifra que se situó en 34 de 49 fueron en el grupo de IA. Si nos fijamos en los pacientes a los que se les debería haber hecho una angiografía y que sufrieron un evento, hubo 22 en el grupo de control y 19 en el grupo de IA, pero la diferencia no fue estadísticamente significativa. Sin embargo, otros análisis pusieron de manifiesto que la IA puede ser beneficiosa en la toma de decisiones clínicas en los profesionales menos experimentados y en subgrupos de pacientes cuyas imágenes son más difíciles de interpretar.

Evaluación en Urgencias

La inteligencia artificial también ha estado presente en otro de los estudios presentados en Londres en la citada reunión. La toma de decisiones clínicas en los Servicios de Urgencias basada en IA es segura y mejora la implantación de cuidados basados en la evidencia disponible. El grupo de Kristina Lambrakis, del Victorian Heart Hospital de Monash Health, el Victorian Heart Institute de la Universidad de Monash y la Facultad de Medicina y Salud Pública de la Universidad Flinders de Australia, ha demostrado que la IA en tiempo real influye en las decisiones y en la práctica clínica, pero se requiere una mayor adopción de los conocimientos de la IA y su integración en los flujos de trabajo para mejorar los resultados clínicos. El uso generalizado de las pruebas de troponina de alta sensibilidad (hs-cTn), un biomarcador detectado en la sangre que indica lesión del músculo cardiaco, ha aumentado la capacidad de identificar a las personas con lesiones en el músculo cardiaco incluso muy leves. Sin embargo, estas pruebas más sensibles también han dificultado la interpretación de los resultados de la troponina, ya que ahora las cifras elevadas pueden deberse a un gran número de causas distintas del infarto de miocardio de tipo 1 (infarto de miocardio debido a la rotura de la placa coronaria), y una interpretación errónea puede dar lugar a investigaciones, riesgos y costes injustificados.

Toma de decisiones

Esta toma de decisiones diagnósticas en Urgencias a veces la llevan a cabo profesionales que no tienen formación especializada en Cardiología y que ven pacientes complicados, lo que hace que sea aún más difícil interpretar dichos resultados. Tras analizar los datos, los autores del estudio han indicado que no se ha visto ningún aumento de impactos negativos en las decisiones de alta en los Servicios de Urgencias, ya que la IA ha servido para apoyar las decisiones ya establecidas. El siguiente paso que quieren dar los investigadores australianos es analizar nuevos enfoques para mejorar la confianza cuando se toman decisiones clínicas basadas en IA, proponer nuevos modelos de atención en los que se incluyan decisiones basadas en IA para mejorar la efectividad y la eficiencia del sistema de salud, y evaluar las decisiones basadas en IA para otros problemas cardiacos agudos donde la detección precoz es clave para optimizar los resultados.