Investigadores de Mayo Clinic desarrollan un modelo de IA basado en el ECG para adelantar el diagnóstico de enfermedades hepáticas

ROCHESTER, Minnesota — A medida que aumentan las tasas de obesidad, hipertensión, diabetes tipo 2 y apnea del sueño, también están creciendo los casos de enfermedad hepática crónica avanzada y la fibrosis hepática, o cirrosis. Con frecuencia, los pacientes reciben el diagnóstico cuando ya presentan síntomas como hemorragia gastrointestinal, retención de líquidos o ictericia, señales que aparecen cuando la enfermedad hepática se encuentra en una fase tardía. Este problema llevó a los investigadores de Mayo Clinic a desarrollar un modelo de inteligencia artificial (IA) que permitió duplicar el número de diagnósticos de enfermedad hepática crónica avanzada en pacientes sin síntomas, ayudando a los médicos a tratarlos antes de que la enfermedad progresara.

"La enfermedad hepática crónica es un proceso progresivo, por lo que cuanto antes podamos diagnosticarla, antes podremos evitar que avance hacia etapas irreversibles. Una intervención precoz puede reducir la probabilidad de que un paciente necesite un trasplante de hígado en el futuro", explica Doug Simonetto, M.D., hepatólogo especializado en trasplante en Mayo Clinic y autor principal del estudio publicado en Nature Medicine.
El corazón y el hígado están estrechamente relacionados. La fibrosis hepática puede generar un aumento de presión local que repercute en el corazón. Por ello, una prueba del ritmo cardíaco llamada electrocardiograma (ECG) puede detectar cambios en la actividad eléctrica cardíaca relacionados con la enfermedad hepática avanzada. El Dr. Simonetto y sus colegas desarrollaron un modelo de IA para analizar datos de 11.513 pacientes de Mayo Clinic sometidos a ECG rutinarios. El modelo identificó patrones asociados a la enfermedad hepática avanzada y detectó el doble de casos en comparación con los métodos estándar. Los diagnósticos se confirmaron mediante pruebas de imagen o análisis de sangre validados.

"Como médico de familia, a menudo he visto cómo la enfermedad hepática avanzada — que con frecuencia no presenta síntomas hasta volverse irreversible — puede pasar desapercibida", explica David Rushlow, M.D., médico de familia del Sistema de Salud de Mayo Clinic y coautor del estudio. "Muchos de los pacientes identificados mediante el modelo de IA-ECG no sabían que convivían con una enfermedad hepática avanzada. Al identificar estos casos de forma precoz, pudimos derivarlos al tratamiento adecuado — justo cuando una intervención puede marcar realmente la diferencia. Para estos pacientes, la tecnología no solo permitió descubrir un diagnóstico, sino que también creó una oportunidad para obtener mejores resultados en su salud y, en algunos casos, pudo incluso salvar vidas."
En este ensayo clínico aleatorizado participaron 248 profesionales clínicos de Mayo Clinic en Rochester y de todo el Sistema de Salud de Mayo Clinic.
"La idea de que una prueba simple, no invasiva y económica pudiera ayudar a identificar a pacientes con riesgo de desarrollar una enfermedad hepática avanzada resultaba muy prometedora. Este estudio nos ofreció la oportunidad de evaluar la IA en un entorno clínico real, donde la verdadera medida de la innovación es si mejora la atención a los pacientes de la comunidad", señala el Dr. Rushlow. "Apenas estamos empezando a comprender todo el potencial de herramientas con IA como esta y la promesa que representan para una atención preventiva y personalizada".
En la siguiente fase, los investigadores realizarán un seguimiento durante dos años de los pacientes recientemente diagnosticados de enfermedad hepática avanzada.
La investigación forma parte de un esfuerzo más amplio de Mayo Clinic denominado iniciativa Precure, centrada en desarrollar herramientas que permitan a los clínicos predecir y luego interceptar procesos biológicos antes de que evolucionen hacia una enfermedad o progresen hacia afecciones complejas y difíciles de tratar.
Consulte el estudio para acceder a la lista completa de autores, declaraciones y financiación.
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