Un equipo de investigación dirigido por Israel desarrolló un método de inteligencia artificial para predecir con precisión si un paciente presentará fibrilación auricular, comentó este miércoles el Instituto Tecnológico de Israel (Technion), en el norte del país.

La fibrilación auricular es un ritmo cardíaco anormal que incrementa de forma significativa el riesgo de apoplejía y muerte de un paciente.

Los factores de riesgo conocidos incluyen estilo de vida sedentario, obesidad, tabaquismo y predisposición genética, entre otros.

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En un estudio publicado en la revista European Heart Journal – Digital Health, investigadores de Technion y sus colegas de Brasil y Suecia escribieron un algoritmo de aprendizaje automático que puede capturar patrones predictivos de fibrilación auricular, aunque esta no haya sido diagnosticada por un cardiólogo.

El equipo utilizó más de un millón de grabaciones de electrocardiogramas de más de 400 mil pacientes para entrenar una red neuronal profunda para reconocer a pacientes con riesgo de desarrollar fibrilación auricular en un plazo de cinco años.

Después combinaron la red neuronal profunda con información clínica sobre el paciente, incluyendo los factores de riesgo.

El modelo resultante de aprendizaje automático pudo predecir de forma correcta el riesgo de fibrilación auricular en 60 por ciento de los casos y sólo cinco por ciento de las personas identificadas como individuos con riesgo potencial no desarrollaron la afección.

“Esto fácilmente podría incorporarse en la práctica clínica y mejorar el manejo médico de muchos individuos”, concluyeron.

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