La Inteligencia Artificial está llamada a revolucionar la medicina. Ya lo está haciendo, pero los cambios a medio y largo plazo serán aún más drásticos. El último ejemplo lo tenemos en un sistema desarrollado por un equipo de expertos de la Universidad de Leeds que ha sido entrenado para leer escaneos de retina convencionales en busca de signos de enfermedad cardíaca.
El sistema, que tiene una precisión del 70% al 80%, predice si los pacientes corren el riesgo de sufrir un ataque al corazón durante el próximo año. Se puede realizar durante una visita de rutina a una clínica oftalmológica y, de esta forma, identificar a los pacientes con alto riesgo de sufrir un ataque al corazón.
Para llevar a cabo la investigación se utilizaron técnicas de Deep Learning, una serie compleja de algoritmos que permiten a las computadoras identificar patrones en los datos y hacer predicciones.
Según el profesor Alex Frangi, catedrático de la Universidad de Leeds y miembro del Instituto Alan Turing, “las enfermedades cardiovasculares, incluidos los ataques cardíacos, son la principal causa de muerte prematura en todo el mundo y la segunda causa de muerte en el Reino Unido. Esta técnica abre la posibilidad de revolucionar el cribado de enfermedades cardíacas. Los escaneos de retina son comparativamente baratos y se usan de forma rutinaria en muchas prácticas ópticas. Como resultado de la detección automatizada, los pacientes con alto riesgo de enfermar podrían ser derivados a servicios cardíacos especializados”, asegura. Además, también podrían usarse para rastrear los primeros signos de enfermedad cardíaca.
Durante el proceso, el sistema de IA analizó los escáneres de retina y cardíacos de más de 5000 personas e identificó asociaciones entre patología en la retina y cambios en el corazón del paciente. Una vez que aprendió los patrones de imagen, el sistema pudo estimar el tamaño y la eficiencia de bombeo del ventrículo izquierdo, una de las cuatro cámaras del corazón, solo a partir de escaneos de retina. Un ventrículo agrandado está relacionado con un mayor riesgo de enfermedad cardíaca.
Con información sobre el tamaño estimado del ventrículo izquierdo y su eficiencia de bombeo combinada con datos demográficos básicos sobre el paciente, su edad y sexo, el sistema de IA puede hacer una predicción sobre su riesgo de sufrir un ataque al corazón durante los siguientes 12 meses.
Actualmente, los detalles sobre el tamaño y la eficiencia de bombeo del ventrículo izquierdo de un paciente solo se pueden determinar con pruebas de diagnóstico como la ecocardiografía o la resonancia magnética del corazón. Esas pruebas de diagnóstico pueden ser costosas y, a menudo, solo están disponibles en un entorno hospitalario, lo que las hace inaccesibles para las personas en países con sistemas de atención médica con menos recursos, o aumentan innecesariamente los costes de atención médica y los tiempos de espera en los países desarrollados.