ROCHESTER, Minnesota. Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial que identifica una disfunción cardíaca a partir de un electrocardiograma de una sola derivación puede también predecir la supervivencia a largo plazo del paciente después de una cirugía cardíaca, según una nueva investigación de Mayo Clinic.

El estudio, publicado en Mayo Clinic Proceedings, indica que un algoritmo que ya demostró la capacidad de detectar de manera eficaz pacientes con fracción de eyección del ventrículo izquierdo reducida también puede predecir la mortalidad a largo plazo tras una cirugía cardíaca. Esto lo convierte en una herramienta potencialmente valiosa para evaluar el riesgo al momento en que los pacientes y sus proveedores de atención médica analizan la posibilidad de una cirugía.

"Nuestro estudio indica que hay una clara correlación entre la mortalidad a largo plazo y una prueba de detección positiva del electrocardiograma de inteligencia artificial para una fracción de eyección reducida entre los pacientes que no tienen una miocardiopatía grave aparente", señala Mohamad Alkhouli, M.D., cardiólogo de Mayo Clinic y autor sénior del estudio. "Esta correlación fue constante entre los pacientes que se sometieron a una cirugía de válvula, baipás coronario o cirugía de baipás de válvula y coronario".

En el estudio retrospectivo, se incluyó revisiones de 20.627 pacientes de Mayo Clinic en Rochester de 1993 a 2019. Los pacientes se sometieron a un injerto de baipás coronario, a una cirugía de válvula o a ambos, y tuvieron una fracción de eyección del ventrículo izquierdo de más del 35 por ciento. En 17.125 de estos pacientes, el electrocardiograma de inteligencia artificial fue normal y en 3502 fue anómalo. Entre los pacientes con un electrocardiograma anómalo, se observó una tendencia a tener mayor edad y más comorbilidades.

El algoritmo se aplicó al electrocardiograma más reciente que los pacientes se habían hecho dentro de los 30 días anteriores a la cirugía. Las características de referencia, así como los datos de mortalidad a largo plazo y a 30 días en el hospital, se extrajeron de la base de datos de cirugías cardíacas de Mayo Clinic.

La probabilidad de supervivencia a cinco años fue del 86,2 por ciento para los pacientes con electrocardiogramas normales y del 71,4 por ciento para los que tuvieron un electrocardiograma anómalo. La probabilidad de supervivencia a 10 años fue del 68,2 por ciento y del 45,1 por ciento, respectivamente, para los dos grupos.

"Nuestro estudio documentó el valor pronóstico del algoritmo para predecir la mortalidad a largo plazo por todas las causas tras una cirugía cardíaca", afirma el Dr. Alkhouli. "El análisis mostró que una prueba de detección de un electrocardiograma de inteligencia artificial anómalo se asoció con un aumento del 30 por ciento en la mortalidad a largo plazo tras una cirugía de válvula o baipás coronario. Para los médicos, esto puede ayudar a estratificar riesgos para pacientes derivados a una cirugía y puede facilitar la toma de decisiones compartida".

Se considera que el estudio es la primera investigación a gran escala que ilustra la utilidad de los algoritmos de inteligencia artificial con un solo electrocardiograma para predecir mejor los resultados de las cirugías cardíacas. Dado que el algoritmo usa una prueba habitual y relativamente poco costosa, su aplicación podría extenderse ampliamente luego de su validación.

Se están realizando estudios adicionales para determinar si la información provista por los algoritmos puede mejorar el diagnóstico, la toma de decisiones y los resultados clínicos. El uso de pruebas basadas en inteligencia artificial en cardiología se está volviendo más común en los centros académicos de atención médica, y los resultados de este estudio pueden motivar a que más proveedores de atención médica evalúen su relevancia clínica.

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Periodistas: El Dr. Alkhouli ofrece entrevistas en inglés y árabe. La información sobre los servicios internacionales de Mayo Clinic está disponible aquí. Pueden ver un video de Abdulah Mahayni, coautor del estudio, en el cual habla sobre el artículo.

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