Investigadores de la Universidad Johns Hopkins quieren crear un modelo en 3D de tu corazón para predecir un problema potencialmente mortal antes de que ocurra.
Tendrá usted un paro cardíaco? Una nueva tecnología podría predecir si y cuándo
Por Natalie Sabin
26 de abril de 2022 C Puede que las muertes por COVID-19 hayan captado más atención últimamente, pero las enfermedades cardíacas siguen siendo la principal causa de muerte en Estados Unidos.
Más de 300.000 estadounidenses morirán este año a causa de un paro cardíaco súbito (también llamado muerte cardíaca súbita o MSC), cuando el corazón deja de funcionar abruptamente.
Estos sucesos ocurren de forma repentina y a menudo sin previo aviso, por lo que son casi imposibles de predecir. Pero eso puede cambiar gracias a la tecnología de imágenes en 3D e inteligencia artificial (IA) que se está estudiando en la Universidad Johns Hopkins.
Allí, los investigadores están trabajando para crear modelos más precisos y personalizados del corazón C y no de cualquier corazón, de su corazón, si tiene una enfermedad cardíaca.
En la actualidad, un médico sólo puede decir si un paciente tiene riesgo o no de sufrir una muerte súbita, afirma el doctor Dan Popescu, investigador científico de la Johns Hopkins y primer autor de un nuevo estudio sobre la capacidad de la IA para predecir una parada cardiaca súbita. Con esta nueva tecnología, se pueden hacer predicciones mucho más matizadas sobre la probabilidad de un evento a lo largo del tiempo.
Dicho de otro modo: Con la IA, los médicos pueden ser capaces no sólo de predecir si alguien corre el riesgo de sufrir una parada cardiaca súbita, sino también cuándo es más probable que ocurra. Para ello, pueden utilizar una visión mucho más clara y personalizada del cableado eléctrico de su corazón.
El corazón, el conductor
El corazón no es sólo un metrónomo responsable de mantener un flujo constante de sangre que llega a los tejidos con cada latido. También es un conductor por el que fluye la energía vital.
Para que el corazón lata, los impulsos eléctricos fluyen de la parte superior a la inferior del órgano. Las células cardíacas sanas transmiten esta electricidad sin problemas. Pero en un corazón dañado por una inflamación o un infarto anterior, el tejido cicatricial bloquea el flujo de energía.
Cuando un impulso eléctrico se encuentra con una zona cicatrizada, la señal puede volverse errática, interrumpiendo la trayectoria establecida de arriba a abajo y provocando latidos irregulares (arritmias), que aumentan el peligro de muerte súbita del corazón.
Ver el corazón en 3D
Las pruebas actuales permiten conocer la composición del corazón. Por ejemplo, las resonancias magnéticas pueden revelar zonas dañadas. Los escáneres PET pueden mostrar la inflamación. Y los electrocardiogramas pueden registrar las señales eléctricas del corazón de latido en latido.
Pero todas estas tecnologías sólo ofrecen una instantánea que muestra la salud del corazón en un momento dado. No pueden predecir el futuro. Por ello, los científicos del Johns Hopkins están avanzando en el desarrollo de réplicas digitales en 3D del corazón de una persona, conocidas como modelos cardíacos computacionales.
Los modelos computacionales son réplicas simuladas por ordenador que combinan las matemáticas, la física y la informática. Estos modelos existen desde hace mucho tiempo y se utilizan en muchos campos, desde la fabricación hasta la economía.
En medicina cardíaca, estos modelos están poblados de células digitales, que imitan a las células vivas y pueden programarse con diferentes propiedades eléctricas, según estén sanas o enfermas.
Las imágenes y las pruebas disponibles en la actualidad (resonancias magnéticas, PET, electrocardiogramas) ofrecen una cierta representación de la cicatrización, pero no se puede trasladar a lo que va a ocurrir con el tiempo, dice la doctora Natalia Trayanova, del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Johns Hopkins.
Con los modelos cardíacos computacionales, creamos una imagen digital dinámica del corazón. A continuación, podemos aplicar a la imagen digital un estímulo eléctrico y evaluar cómo es capaz de responder el corazón. Así se puede predecir mejor lo que va a ocurrir.
Los modelos tridimensionales informatizados también suponen un tratamiento mejor y más preciso de las afecciones cardíacas.
Por ejemplo, un tratamiento habitual para un tipo de arritmia conocida como fibrilación auricular es la ablación, es decir, quemar parte del tejido cardíaco. La ablación detiene los impulsos eléctricos erráticos que causan la arritmia, pero también puede dañar las células cardíacas que por lo demás están sanas.
Un modelo computacional personalizado del corazón podría permitir a los médicos ver con mayor precisión qué áreas deben y no deben ser tratadas para un paciente específico.
Uso de la IA de aprendizaje profundo para predecir los resultados de la salud
El colega de Trayanova, Popescu, está aplicando el aprendizaje profundo y la IA para hacer más con los modelos cardíacos computarizados para predecir el futuro.
En un artículo publicado recientemente en Nature Cardiovascular Research, el equipo de investigación mostró que su algoritmo evaluó la salud de 269 pacientes y fue capaz de predecir la posibilidad de un paro cardíaco repentino con hasta 10 años de antelación.
Se trata realmente de la primera vez, que sepamos, en la que la tecnología de aprendizaje profundo ha demostrado que puede analizar la cicatrización del corazón de forma satisfactoria, afirma Popescu.
Popescu y Trayanova afirman que el algoritmo de IA reúne la información de los modelos cardíacos computacionales en 3D con los datos del paciente, como las resonancias magnéticas, el origen étnico, la edad, el estilo de vida y otra información clínica. El análisis de todos estos datos puede producir estimaciones precisas y coherentes sobre la duración de la vida de los pacientes en riesgo de muerte súbita.
No puede permitirse el lujo de equivocarse. Si te equivocas, puedes afectar a la calidad de vida del paciente de forma drástica, afirma Popescu. El uso de esta tecnología por parte de los médicos en el proceso de toma de decisiones permitirá confiar en un mejor diagnóstico y pronóstico".
Aunque el estudio actual se refería específicamente a pacientes con un tipo concreto de cardiopatía, Popescu afirma que su algoritmo también puede entrenarse para evaluar otras enfermedades.
¿Cuándo se podría utilizar esto fuera de un estudio de investigación? Trayanova predice que las imágenes en 3D de los modelos de corazón podrían estar disponibles en dos años, pero primero la técnica debe probarse en más ensayos clínicos C algunos de los cuales están ocurriendo ahora mismo.
La incorporación de la IA a los modelos cardíacos requerirá más estudios y la aprobación de la FDA, por lo que el calendario es menos claro. Pero quizá el mayor obstáculo sea que, tras la aprobación, las tecnologías tendrían que ser adoptadas y utilizadas por los médicos y cuidadores.
La pregunta más difícil de responder es: ¿Cuándo se sentirán los médicos perfectamente cómodos con las herramientas de IA? Y no sé la respuesta, dice Popescu. Cómo utilizar la IA como ayuda en el proceso de toma de decisiones es algo que no se enseña actualmente.
