Inteligencia artificial para predecir un ictus con dos años de antelación

Un grupo de investigadores del Hospital de la Princesa de Madrid ha diseñado un algoritmo para detectar la fibrilación auricular, una arritmia que puede desembocar en un ictus

De izquierda a derecha, Guillermo J. Ortega, Jesús J. Borreguero, Ancor Sanz y Alberto Cecconi, en el Hospital de la Princesa.
De izquierda a derecha, Guillermo J. Ortega, Jesús J. Borreguero, Ancor Sanz y Alberto Cecconi, en el Hospital de la Princesa.C.R.

¿Y si una persona pudiera saber que tiene una alta probabilidad de sufrir un ictus en los próximos dos años? Un grupo de investigadores del Hospital Universitario de la Princesa de Madrid pretende predecirlo y prevenirlo. Para lo primero, ha diseñado un algoritmo que vaticina si un paciente va a desarrollar fibrilación auricular, la arritmia más común entre la población: el 20% de los mayores de 80 años la padece y una de sus consecuencias más graves puede ser un ictus. Para lo segundo, a Jesús Jiménez Borreguero y Alberto Cecconi, cardiólogos, a Guillermo J. Ortega, físico, y a Ancor Sanz, biólogo, todavía les queda trabajo por delante. De momento, ya han solicitado la patente de este primer estudio, que se ha publicado en la revista médica de cardiología Heart, publicación oficial de la Sociedad Cardiovascular Británica.

Jiménez Borreguero solía tomar el pulso a su madre cada vez que la veía, por si un día le detectaba una arritmia. Gajes del oficio. A pesar de eso, la mujer acabó sufriendo un ictus que su hijo no pudo predecir. Aunque se recuperó, él no dejó de darle vueltas al suceso. “No fui capaz de predecírselo a mi madre y pensé que algo había que hacer” antes de que los pacientes llegaran a la consulta de cardiología con una arritmia. Hace tres años y medio, se unió a Cecconi, Ortega y Sanz y empezaron a analizar el casi medio millón de cardiogramas que el hospital almacena desde que comenzó a digitalizarlos en 2007. A partir de ellos, y a través de la inteligencia artificial y el machine learning o aprendizaje automático, el algoritmo desarrollado analiza determinados “parámetros y elabora una escala de riesgo, por lo que simplemente habría que actualizar el software del electrocardiógrafo para que reconozca esas variables”, explica Cecconi.

“La tecnología digital de hoy día permite reconocer más de 500 marcadores, cuando un cardiólogo solo puede ver 50 o 60. La mayoría de esos 500 marcadores son desconocidos para los cardiólogos”, subraya Ortega. Ese medio millar de marcadores se extraen en los 10 segundos que dura el electrocardiograma. Los electros tomados para el estudio “se han hecho en consulta o en preoperatorios y, por tanto, son reales. No es que se hayan hecho electros perfectos para el estudio”, explica Sanz. De ahí que resulte más sorprendente la detección de un posible ictus en el futuro próximo de una persona aparentemente sana.

Para hacer dicha predicción, solo es necesario el electrocardiógrafo de toda la vida. “Eso implica que todos los centro de salud podrían acceder a la prueba fácilmente, no hace falta tener un superordenador”, según Cecconi. Según su compañero biólogo, es una tecnología “muy barata”, con un coste en torno a los 50 céntimos por prueba. Podría desarrollarse incluso en una aplicación móvil. De hecho, a este grupo de médicos le gustaría introducirla en los relojes inteligentes. El problema es que estos dispositivos solo analizan una de las derivaciones recopiladas en un electrocardiograma. Las derivaciones son cada una de las “rayitas” del electro. “Vemos el corazón desde 12 sitios distintos, pero los relojes inteligentes solo miran una de esas derivaciones. Nuestro algoritmo está diseñado para las 12, pero, conscientes de que los relojes van a más, estamos desarrollando algoritmos para ver si también somos capaces de detectarlo con una sola”.

El electrocardiograma es una tecnología que tiene más de un siglo, por lo que, según explican los investigadores, algunos cuestionaban que se pudiera extraer algo más de ella: “Llevamos más de 100 años mirando el electro los investigadores y médicos de todas las especialidades, sin embargo, hay información que no percibe el ojo humano, como pequeñas modificaciones en el área bajo una curva. Es lo que hemos hecho, exprimir una tecnología superestudiada y sacar información oculta”, explica Borreguero.

La inteligencia artificial lleva utilizándose varios años de forma habitual en la medicina. Para la detección de ictus en concreto, la clínica estadounidense Mayo publicó en The Lancet en 2019 los resultados de un estudio parecido. Los investigadores de La Princesa presumen de haber recibido alabanzas por parte de sus compañeros del otro lado del charco. El doctor Borreguero explica que una de las diferencias entre aquel estudio y el propio es que “ellos intentaron detectar quién estaba teniendo la arritmia en el momento, pero la arritmia puede ir y venir y el médico no sabe por qué se ha desarrollado. En nuestro estudio hemos utilizado la inteligencia artificial para detectar marcadores que entendemos cuando los hemos visto, y que tienen una lógica. Esa es la alabanza que nos hace Mayo”.

El uso de la automatización permite al médico detectar elementos que de otra forma pasarían inadvertidos ante sus ojos, pero Borreguero insiste en que “siempre tiene que haber un médico que haga la interpretación correcta”, aunque confíe en la tecnología y esta le permita superar las limitaciones. “Los cardiólogos todavía servimos”, bromea.

Este grupo de científicos ya ha comenzado el ensayo clínico de su estudio, es decir, la fase en la que se toma, además del electrocardiograma anónimo que hasta ahora analizaban, el historial clínico del paciente, de manera que “la precisión en la predicción va a ser mayor”. Calculan que los resultados del nuevo estudio podrían obtenerse en aproximadamente un año y medio. Borreguero insiste: “Tenemos que demostrar su utilidad clínica y ver qué podemos hacer, porque de nada sirve que yo le diga a un paciente que va a tener una fibrilación auricular dentro de un año si no puedo hacer nada para evitarlo. ¡Para eso le quito la angustia!”.

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