El sistema de IA, conocido como IA multimodal para la estratificación del riesgo de arritmia ventricular (Maars), integra la imagen de la resonancia magnética del corazón con varios registros de historial de salud del paciente para detectar signos de riesgos ocultos, ofreciendo un nuevo nivel de precisión en las predicciones de riesgo cardiovasculares.
La investigación publicada esta semana en la revista Nature Cardiovascular Research se centró en la miocardiopatía hipertrófica, una de las afecciones cardíacas congénitas y fue la principal causa de muerte súbita del corazón en los jóvenes.
“En la actualidad, tenemos pacientes que mueren a una edad temprana porque no están protegidos y otros pacientes que sobreviven con desfibriladores por el resto de sus vidas sin beneficios”, dijo la escritora senior Natalia Trarayanova, una investigadora que se enfoca en el uso de IA en el campo de la cardiología.
“Tenemos la capacidad de predecir con muy alta precisión si un paciente es muy alto con una muerte cardíaca muy alta o no”, agregó.
Se afirmó que las pautas clínicas utilizadas en los Estados Unidos (EE. UU.) Y Europa actualmente solo tienen una precisión de alrededor del 50 por ciento en la identificación de pacientes riesgosos.
Por el contrario, el modelo MAARS muestra una precisión general del 89 por ciento y del 93 por ciento para los pacientes de 40 a 60 años, lo cual es un grupo con el mayor riesgo.
El modelo de IA analiza el escaneo de la resonancia magnética que aumenta en contraste con encontrar patrones de cicatrices cardíacos, algo que tradicionalmente es difícil para los médicos. Solicitando el aprendizaje en profundidad (aprendizaje profundo) En estos datos previamente menos utilizados, este modelo identifica el principal predictor de la muerte cardíaca repentina.
“Nuestro estudio muestra que este modelo de IA mejora significativamente nuestra capacidad de predecir a aquellos que tienen el mayor riesgo en comparación con los algoritmos actuales y, por lo tanto, tienen el poder de transformar la atención clínica”, dijo Jonathan Chrispin, un experto en el corazón de la Universidad Johns Hopkins, que también es uno de los autores en este estudio.
El equipo planea probar aún más el nuevo modelo en más pacientes y expandir el nuevo algoritmo para su uso en otros tipos de enfermedades cardíacas, incluida la sarcoidosis cardíaca y la miocardiopatía ventricular derecha aritmogénica.
Reportero: Xinhua
Editor: M Razi Rahman
Copyright © entre 2025
Está estrictamente prohibido tomar contenido, hacer rastreo o indexación automática para IA en este sitio web sin el permiso por escrito de la agencia de noticias de Antara.
