Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial (IA) desarrollado por el Iscte - Instituto Universitário de Lisboa puede predecir la probabilidad de que un paciente sufra un infarto agudo de miocardio hasta 13 minutos antes, lo que permite una intervención médica proactiva.
El sistema fue creado en colaboración con la Facultad de Medicina de la Universidad de Lisboa, que proporcionó datos clínicos para entrenar y probar los modelos de IA. Se probó en condiciones reales en el Hospital de Santa Maria en cuidados intensivos de cardiología.
Según Miguel Sales Dias, investigador principal del proyecto AIM Health, el algoritmo anticipa de manera significativa el riesgo de isquemia, una condición en la que se reduce el flujo sanguíneo al músculo cardíaco. El sistema monitorea continuamente los datos fisiológicos de los pacientes y alerta al personal médico cuando detecta cambios relevantes.
“Hemos desarrollado un piloto que mostró buenos resultados, y ahora estamos trabajando para implementarlo”, dijo Dias, añadiendo que el objetivo es expandir el sistema a otras unidades de cuidados intensivos de cardiología.
Esta aplicación de IA marca un cambio de la atención médica reactiva a la proactiva, permitiendo una intervención terapéutica temprana antes de que ocurra un infarto. “Podemos comenzar el tratamiento o corregir daños antes de que el paciente sufra”, enfatizó el cardiólogo Luís Rosário.
El proyecto AIM Health también ha desarrollado una segunda herramienta avanzada que utiliza visión por computadora y IA para ayudar a los cardiólogos a diagnosticar la calcificación de la válvula aórtica. Este sistema identifica automáticamente la válvula en exámenes de resonancia magnética y ecocardiografía, distinguiendo entre válvulas calcificadas y sanas, y cuantificando el calcio presente.
“El conjunto de imágenes que utilizamos para entrenar nuestro algoritmo tomaría 22 horas para que un clínico lo analizara manualmente, pero nosotros lo hacemos en tiempo real”, señaló Dias. Rosário agregó que la rapidez y precisión de esta tecnología facilitan el diagnóstico temprano, esencial para la planificación de tratamientos personalizados, permitiendo a los médicos concentrarse en tareas clínicas más complejas.