Investigadores de la Universidad de Birmingham han desarrollado una nueva forma de identificar a los pacientes con insuficiencia cardíaca que se beneficiarán del tratamiento con betabloqueantes.
La insuficiencia cardíaca es una de las afecciones cardíacas más comunes, con un impacto sustancial en la calidad de vida del paciente y una de las principales causas de los ingresos hospitalarios y el costo de la atención médica.
Un equipo multidisciplinario de científicos clínicos han analizado datos de la Universidad de Birmingham y el “University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust”, con el objetivo de integrar técnicas de inteligencia artificial para mejorar la atención de los pacientes cardiovasculares.
La investigación utilizó datos de pacientes individuales de nueve ensayos de referencia en insuficiencia cardíaca que asignaron al azar a los pacientes a betabloqueantes o un placebo. La edad promedio de los participantes del estudio fue de 65 años y el 24% eran mujeres. Así, se incluyeron datos de 15.669 pacientes con insuficiencia cardíaca y fracción de eyección ventricular izquierda reducida (función baja de la cámara de bombeo principal del corazón), 12.823 de los cuales estaban en ritmo cardíaco normal y 2,837 de los cuales tenían fibrilación auricular (FA), una condición del ritmo cardíaco comúnmente asociada con insuficiencia cardíaca que conduce a peores resultados.
El estudio utilizó una serie de técnicas de inteligencia artificial (IA) para explorar en profundidad los datos de los ensayos clínicos. El enfoque basado en IA combinó autocodificadores variacionales basados en redes neuronales y agrupamiento jerárquico dentro de un marco objetivo, y con una evaluación detallada de la solidez y la validación en todos los ensayos.
La investigación mostró que el enfoque de la IA podría tener en cuenta las diferentes condiciones de salud subyacentes para cada paciente, así como las interacciones de estas condiciones, para aislar la respuesta a la terapia con betabloqueantes. Esto funcionó en pacientes con ritmo cardíaco normal, donde los médicos normalmente esperarían que los betabloqueantes reduzcan el riesgo de muerte, así como en pacientes con FA en los que trabajos anteriores han encontrado una falta de efectividad.
En el ritmo cardíaco normal, se identificó un grupo de pacientes (que tenían una combinación de edad avanzada, síntomas menos graves y frecuencia cardíaca más baja que la media) con un beneficio reducido de los betabloqueantes. Por el contrario, en pacientes con FA, la investigación encontró un grupo de pacientes más jóvenes con tasas más bajas de ataque cardíaco previo pero función cardíaca similar a la del paciente promedio con FA que tuvo una reducción sustancial en la muerte con betabloqueantes (del 15% al 9%). .
Los autores señalan que el desarrollo de estos nuevos enfoques de IA es vital para mejorar la atención que se puede brindar a los pacientes; en el futuro, esto podría conducir a un tratamiento personalizado para cada paciente individual, teniendo en cuenta sus circunstancias de salud particulares para mejorar su bienestar. Por otro lado, aunque en esta investigación el enfoque basado en IA se probó en ensayos de betabloqueantes, este recurso tiene un claro potencial en todo el espectro de terapias en la insuficiencia cardíaca y en otras afecciones cardiovasculares y no cardiovasculares.
La investigación se acaba de presentar en el Congreso ESC 2021, organizado por la Sociedad Europea de Cardiología, una asociación profesional sin fines de lucro basada en el conocimiento que facilita la mejora y armonización de los estándares de diagnóstico y tratamiento de enfermedades cardiovasculares.
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