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Hace 6d

Médicos argentinos diseñaron una herramienta que ayuda a predecir si la persona que ingresó con dolor de pecho está sufriendo un infarto. A futuro, buscan que pueda utilizarse en hospitales y clínicas de todo el país. image Ante el dolor de pecho, es clave determinar las probabilidades de estar sufriendo un infarto. El dolor de pecho es uno de los motivos de consulta más frecuentes en los servicios de emergencias médicas. Es un síntoma que no se debe subestimar y, pese a que no siempre se debe a un infarto, es clave determinar si responde o no a una falla en el corazón . Médicos argentinos desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial ? que ayuda a realizar un diagnóstico más rápido y certero. Puede confundirse con problemas gastrointestinales, de la caja torácica, de la aorta, pulmonares y hasta con ansiedad, por eso la evaluación de pacientes que llegan a la guardia con dolor de pecho plantea todo un desafío al profesional que lo recibe: ¿indica continuar estudiándolo en profundidad dentro del establecimiento? ¿o resuelve que regrese a su casa con un seguimiento ambulatorio? Una conducta errada puede significar el subdiagnóstico de una patología grave. "La experiencia en evaluación de dolores cardíacos es proporcional a la capacidad diagnóstica. Una persona con más entrenamiento tiene mayor precisión para saber si lo que está ocurriendo es cardíaco o no. Pero en las guardias suele haber médicos jóvenes sin la especialización en cardiología", dice a Clarín Juan Pablo Costabel, jefe de Unidad Coronaria e Internación del Instituto Cardiovascular de Buenos Aires (ICBA). ¿Cómo hacemos para replicar con una máquina lo que piensa la cabeza de un médico con experiencia? Esa es la pregunta que se planteó junto a su equipo y decidieron probar si una herramienta de inteligencia artificial podía ser la respuesta a ese interrogante. "Lo bueno del machine learning (aprendizaje automático) es que después de darle un montón de información genera un algoritmo que se parece un poco a la mente de una persona . Y eso fue lo que nosotros intentamos diseñar: un algoritmo matemático que pueda predecir con alta capacidad si el paciente finalmente tenía o no un problema cardíaco", explica el cardiólogo. Para "entrenar" al algoritmo le cargaron 161 casos de personas evaluadas entre enero y marzo en la institución por dolor torácico de origen desconocido. De cada uno se ingresaron variables objetivas como la edad, sexo y otras asociadas a factores de riesgo ( hipertensión , diabetes , colesterol , tabaquismo ? , antecedentes familiares), además de los valores de presión y frecuencia cardíaca registrados en la consulta. Pero también se incluyeron variables subjetivas vinculadas a las características del dolor, como intensidad y localización (que los propios pacientes marcaban con un cursor en la tablet para mayor precisión en la descripción); y estado anímico. El 57, 8% de los participantes (con una edad promedio de 57 años) presentaron un síndrome coronario agudo con una incidencia de infarto agudo de miocardio de 29, 8%, de los cuales el 35% requirió revascularización por angioplastía y 9, 9% por CRM (cirugía de revascularización miocárdica) en el período de seguimiento de 30 días. "La máquina lo que hace es ver qué variables se asocian con tener o no el problema cardíaco y, la próxima vez que le presento un paciente, se fija si las tiene o no. A partir de esa información, arroja una probabilidad". ¿El resultado? "Se vio que tenía capacidad de precisión para definir un problema cardíaco del 90%. Una capacidad predictiva muy alta", afirma el médico. La primera etapa del estudio llamado ANGINA fue presentada en el último Congreso Argentino de Cardiología y fue galardonado con el premio al mejor trabajo de investigación. En marzo, presentarán los resultados de la validación de la herramienta en 312 casos en el Congreso del Colegio Americano de Cardiología. A futuro, los investigadores buscan validar el algoritmo en poblaciones de hospitales públicos y privados, con médicos de diferentes subespecialidades, purificar la información para mejorar la capacidad predictiva y pronostica y desarrollar una aplicación para uso público. "Lo que creemos que va a pasar es que cuando un paciente se acerque a la guardia, el médico va a poder cargar los datos de las características del dolor del paciente en una aplicación en su celular, que le va a devolver una probabilidad que lo ayudará a tomar una decisión. Es una herramienta de predicción muy buena que queremos que esté al alcance de todos", se entusiasma Costabel. En ese sentido, afirma Mariano Benzadón, director del Departamento de Innovación del ICBA: "Dado que todas las guardias tienen una alta afluencia de pacientes, toda herramienta que acelere los tiempos y mejore la precisión diagnóstica es bienvenida, especialmente en pacientes cardiovasculares".

Fuente Clarín

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