Increíble descubrimiento

Investigadores emplean inteligencia artificial para predecir el riesgo de sangrado en pacientes

El estudio, que ha sido publicado en la revista "European Heart Journal", marca un avance significativo en la medicina.

Investigadores del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga (Ibima Plataforma Bionand) y del Hospital Virgen de la Victoria se han servido de la inteligencia artificial (IA) para identificar marcadores computacionales y avanzar en la predicción del riesgo de sangrado en pacientes con infarto de miocardio y cáncer.

El estudio, que ha sido publicado en la revista "European Heart Journal", marca un avance significativo en la medicina personalizada para estos pacientes, según ha informado este jueves Ibima en un comunicado.

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En la investigación ha participado el cardiólogo Francesco Costa, quien lidera un proyecto centrado en la mejora de la predicción de eventos cardíacos isquémicos y de sangrado en pacientes de miocardio, sirviéndose de inteligencia artificial para la integración de datos que sirvan de biomarcadores computacionales aplicables a la práctica clínica.

Según Costa, este trabajo permite "identificar con mayor precisión a los pacientes con cáncer que tienen un alto riesgo de sangrado, algo que no solo mejora la seguridad del tratamiento sino que también facilita una atención médica más personalizada y efectiva".

Investigadores emplean inteligencia artificial para predecir el riesgo de sangrado en pacientes. Fuente: Archivo

Investigadores emplean inteligencia artificial para predecir el riesgo de sangrado en pacientes

Los hallazgos posibilitarán que los profesionales puedan "ajustar de manera eficiente los tratamientos antiplaquetarios, reduciendo riesgo, optimizando recursos y mejorando la calidad de vida de los pacientes con este cuadro clínico".

El estudio presenta una versión actualizada de la escala PRECISE-DAPT, una herramienta clave para evaluar el riesgo de complicaciones hemorrágicas en pacientes que reciben terapia antiplaquetaria dual.

Este es un tratamiento utilizado para prevenir la formación de coágulos sanguíneos que consiste en el uso de dos tipos de medicamentos que impiden que las plaquetas, que son las células de la sangre responsables de la coagulación, se agrupen y formen coágulos.

Es importante para personas que han tenido un ataque al corazón, un accidente cerebrovascular, o que han recibido procedimientos como la colocación de stents en las arterias. Estos medicamentos ayudan a mantener las arterias abiertas y a reducir el riesgo de futuros problemas cardíacos o circulatorios.

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Aunque esta terapia es muy efectiva, también aumenta el riesgo de sangrado, por lo que los médicos deben considerar cuidadosamente los beneficios y los riesgos para cada paciente.

La investigación ha demostrado que la incorporación de datos sobre el cáncer en PRECISE-DAPT mejora la capacidad de esta herramienta para predecir riesgos de sangrado.

El estudio ha incluido a más de 216.000 pacientes con infarto de miocardio, de los cuales 4569 tenían un diagnóstico de cáncer. Los resultados han mostrado que la nueva herramienta modificada, que incluye el cáncer como una variable binaria, mejora la precisión predictiva en comparación con la original.

En este estudio han participado otros centros de Europa como la Universidad de Keele, la Universidad de Manchester y el Hospital Universitario de Gales (Reino Unido), el Instituto Nacional de Investigación en Salud y Atención de Birmingham y la Universidad de Messina (Italia), donde Costa inició el estudio antes de su etapa en Ibima.

Además, han intervenido otros centros punteros en cardiología como el Hospital Militar de Santiago (Chile), el centro hospitalario adherido a la Universidad Médica de Harbin, junto con el laboratorio de investigación en isquemia miocárdica del Ministerio de Educación (China), así como la Unidad de Terapias Cardiovasculares Transcatéter de la Fundación de Investigación Cardiovascular de Nueva York.

Investigadores emplean inteligencia artificial para predecir el riesgo de sangrado en pacientes. Fuente: Archivo

Fuente: EFE

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