La fibrilaci\u00f3n auricular (FA) es la\u00a0arritmia card\u00edaca m\u00e1s com\u00fan y afecta a aproximadamente 59 millones de personas en todo el mundo. Durante la FA, las cavidades superiores del coraz\u00f3n se contraen, lo que permite que la sangre se estanque y forme co\u00e1gulos. Estos co\u00e1gulos pueden desprenderse y llegar al cerebro, … \n <\/p>\n
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La fibrilaci\u00f3n auricular (FA) es la\u00a0arritmia card\u00edaca m\u00e1s com\u00fan y afecta a aproximadamente 59 millones de personas en todo el mundo. Durante la FA, las cavidades superiores del coraz\u00f3n se contraen, lo que permite que la sangre se estanque y forme co\u00e1gulos. Estos co\u00e1gulos pueden desprenderse y llegar al cerebro, causando un accidente cerebrovascular.\u00a0<\/p>\n
Al respecto, investigadores del Hospial Mount Sina\u00ed de Nueva York (EEUU) han logrado desarrollar\u00a0un modelo de inteligencia artificial para realizar recomendaciones de tratamiento individualizadas para pacientes con fibrilaci\u00f3n auricular. Los expertos han conseguido as\u00ed dar\u00a0un enfoque completamente nuevo para la toma de decisiones cl\u00ednicas en este tipo de pacientes.<\/p>\n
Se trata de un enfoque para la toma de decisiones cl\u00ednicas individualizado en comparaci\u00f3n con la pr\u00e1ctica actual, donde los profesionales cl\u00ednicos utilizan puntuaciones o herramientas de riesgo que proporcionan estimaciones del riesgo promedio para la poblaci\u00f3n de pacientes estudiada, no para cada paciente individualmente<\/p>\n
En concreto, dicho modelo de IA utiliza la historia cl\u00ednica electr\u00f3nica completa del paciente para recomendar un tratamiento individualizado. Sopesa el riesgo de sufrir un ictus frente al riesgo de hemorragia grave (ya sea de forma natural o como resultado del tratamiento con anticoagulantes). A partir de ah\u00ed, proporciona una estimaci\u00f3n del riesgo a nivel de paciente, que posteriormente utiliza para realizar una recomendaci\u00f3n individualizada, considerando los beneficios y riesgos del tratamiento para el paciente.<\/p>\n
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Para el desarrollo de esta herramienta, se entren\u00f3 el modelo de IA con los historiales m\u00e9dicos electr\u00f3nicos de 1,8 millones de pacientes, que abarcaron 21 millones de visitas m\u00e9dicas, 82 millones de notas y 1200 millones de datos.\u00a0Para validar el modelo, los investigadores probaron su rendimiento en 38.642 pacientes con fibrilaci\u00f3n auricular del Sistema de Salud Mount Sinai. Tambi\u00e9n lo validaron externamente con 12.817 pacientes a partir de conjuntos de datos p\u00fablicos de Stanford.\u00a0<\/p>\n
El modelo fue capaz de generar recomendaciones de tratamiento alineadas con la mitigaci\u00f3n del ictus y la hemorragia.\u00a0\u00abEste estudio representa una profunda modernizaci\u00f3n en la gesti\u00f3n de la anticoagulaci\u00f3n en pacientes con fibrilaci\u00f3n auricular y podr\u00eda cambiar el paradigma de la toma de decisiones cl\u00ednicas\u00bb, explic\u00f3, al respecto, el Dr. Joshua Lampert, autor correspondiente y director de Aprendizaje Autom\u00e1tico del Hospital Card\u00edaco Mount Sinai Fuster.<\/p>\n
La novedosa herramienta, seg\u00fan sus autores, no solo puede calcular las recomendaciones iniciales, sino tambi\u00e9n actualizarlas din\u00e1micamente con base en el historial cl\u00ednico electr\u00f3nico completo del paciente antes de una cita. Asimismo, destacan que estas recomendaciones pueden descomponerse en probabilidades de ictus y hemorragia grave, lo que libera al profesional cl\u00ednico de la carga cognitiva de sopesar los riesgos de ictus y hemorragia no espec\u00edficos de cada paciente, evita la necesidad de mano de obra humana para la recopilaci\u00f3n de datos adicionales y proporciona perfiles de riesgo discretos y relacionables para facilitar el asesoramiento a los pacientes.<\/p>\n
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