Algoritmo que predice el ictus en personas en las que aún no se ha detectado la arritmia

Los pacientes con fibrilación auricular tienen mayor riesgo de sufrir un ictus; un algoritmo va un paso más allá para determinar el riesgo de arritmia. El electrocardiograma es una técnica diagnóstica barata y accesible que se utiliza desde hace más de un siglo.
En muchas ocasiones, la fibrilación auricular se asocia al ictus. Esto es bien conocido por los médicos de familia, que intentan detectarlo antes de que se inicie tomando sistemáticamente el pulso a los pacientes ancianos. Pero esto no siempre es suficiente. El cardiólogo Jesús Jiménez Borreguero, del Hospital Universitario de La Princesa, lo vivió en primera persona con su madre: “Le tomaba el pulso con regularidad, pero sufrió un ictus. No se lo pude predecir; eso me hizo pensar en cómo mejorar la detección de arritmias”, cuenta. Esta experiencia familiar le motivó a iniciar una investigación para aplicar la inteligencia artificial a los electrocardiogramas. El trabajo ha dado como resultado un algoritmo que predice el riesgo de que una persona desarrolle fibrilación auricular.

El algoritmo se obtuvo gracias a la suma de fuerzas de distintos campos científicos. El núcleo del equipo, además de Jesús Jiménez Borreguero, está formado por Alberto Cecconi, también cardiólogo de La Princesa, Guillermo Ortega, físico, y Ancor Sanz, biólogo. Estos científicos se pusieron manos a la obra para estudiar los más de 400.000 electrocardiogramas (ECG) digitalizados y anonimizados (datos brutos) del hospital en busca de un patrón que pudiera ayudar a la detección precoz de arritmias.

Para ello, aplicaron técnicas de inteligencia artificial (IA), algo que puede parecer mucho más sencillo sobre el papel de lo que es en la práctica. “Nos llevó bastante tiempo; la IA puede tomar como predictores artefactos repetidos, pero que son casuales”. Los investigadores analizaron uno a uno los marcadores que las máquinas de aprendizaje automático proponían como predictores de fibrilación auricular. “A diferencia de otras investigaciones que aplican la IA, nosotros buscamos la lógica de los marcadores propuestos”.

Precisamente eso es lo que destacan algunos expertos en el editorial que acompaña a la publicación de esta investigación en la revista Heart. Anthony Kashou y Peter Noseworthy, cardiólogos de la Clínica Mayor de Rochester, consideran que las técnicas actuales de IA funcionan como una “caja oscura”, en cuyas predicciones hay que confiar, pero encuentran que, a diferencia de otros trabajos similares, la investigación de estos científicos españoles es superior porque aporta el valor de la lógica médica a los hallazgos de la máquina.

“La IA nos ha proporcionado las hipótesis, que hemos validado hasta llegar a un algoritmo predictivo”. De esta forma, a partir de un ECG se determina la probabilidad de desarrollar fibrilación auricular en un año.

Junto a este algoritmo integral publicado, los investigadores han publicado en Scientific Reports otro algoritmo de IA pura para reforzar la capacidad predictiva.

Pero una vez conocida la probabilidad de aparición de la arritmia, ¿qué se le puede decir al paciente? “No se trata simplemente de causar angustia, así que queríamos dotar a esta herramienta de una utilidad clínica”, señala Jiménez Borreguero. En general, la probabilidad de que una persona mayor de 70 años padezca FA es del 2% anual, según las tasas europeas. El algoritmo que utiliza este equipo de La Princesa puede indicar un riesgo del 7%, del 15% o del 30%, en función de los parámetros que cumpla cada paciente.

Ahora quieren iniciar un estudio en individuos en los que encuentren una alta probabilidad de desarrollar FA para detectarla en cuanto aparezca; de esta forma, tendrán la oportunidad de recibir un tratamiento que a su vez evite posibles ictus.

La investigación se llevará a cabo en estrecha colaboración con los centros de salud del área sanitaria de La Princesa, explica Jiménez Borreguero. Allí es donde esperan reclutar a unos 500 voluntarios mayores de 70 años en los que el algoritmo detecte al menos un 15% de riesgo de FA y, para lograr la máxima eficacia, que también tengan un riesgo de ictus calculado por la escala CHA2DS2-VASc.

Para el estudio, se les pedirá que lleven un dispositivo de detección de arritmias, una aplicación incluida en un reloj inteligente de la empresa francesa Withings, que tiene esta indicación aprobada por la Agencia Europea del Medicamento (EMA).

Detección pionera

Si el reloj detecta la arritmia, habrá un profesional con el que se podrá contactar para confirmar la detección, y derivar al médico, si es necesario, porque “no queremos angustiar a los voluntarios, sino que se sientan protegidos”.