La IA podría ayudar a detectar la miocardiopatía diabética de alto riesgo

La miocardiopatía diabética es un problema cardiovascular que afecta a pacientes con diabetes, causando cambios en la estructura y funciones del corazón. En sus primeras fases no suele mostrar síntomas, por lo que su detección temprana supone un desafío para los profesionales sanitarios. Las herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) van a revolucionar el manejo de esta afección, ya que podría ayudar en la identificación de pacientes con mayor riesgo, permitiendo intervenciones preventivas más eficaces.

Estudios recientes realizados por el UT Southwestern Medical Center en Dallas han dado lugar a un innovador modelo de IA capaz de identificar a pacientes con miocardiopatía diabética de alto riesgo. Publicados en el European Journal of Heart Failure, los hallazgos de este estudio ofrecen un nuevo enfoque más avanzado basado en el análisis de datos para detectar a tiempo esta afección y prevenir la insuficiencia cardíaca.

IA y detección de miocardiopatía diabética

El aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta importante en el análisis de grandes volúmenes de datos médicos, ya que es capaz de descubrir patrones que pueden pasar desapercibidos en los métodos convencionales. En este estudio, los investigadores aplicaron esta tecnología para identificar cambios sutiles en la estructura y función del corazón en pacientes diabéticos sin antecedentes de enfermedad cardiovascular, permitiendo una detección más temprana y precisa.

El estudio se basó en datos de la cohorte "Atherosclerosis Risk in Communities", con más de 1.000 participantes con diabetes, pero sin enfermedades cardíacas previas. Mediante el análisis de 25 parámetros ecocardiográficos y biomarcadores cardíacos, se identificaron tres subgrupos de pacientes. 

Uno de ellos, que representaba el 27% de la muestra, mostró un alto riesgo de desarrollar insuficiencia cardíaca debido a niveles elevados de NT-proBNP (biomarcador de estrés cardíaco) y alteraciones en la estructura del corazón, como el aumento de la masa ventricular izquierda y deterioro de la función diastólica.

El impacto clínico de estos hallazgos es llamativo, ya que el 12,1% de los pacientes de este subgrupo desarrolló insuficiencia cardíaca en un periodo de cinco años, una tasa considerablemente más alta que en los otros grupos.

Un nuevo enfoque para la prevención

Para mejorar la precisión en la identificación de estos pacientes de alto riesgo, los investigadores diseñaron un modelo basado en redes neuronales profundas. Validado en diversas cohortes, este modelo identificó entre el 16% y el 29% de los pacientes diabéticos con riesgo elevado, confirmando su utilidad para dirigir terapias preventivas de manera más efectiva.

Una de las aplicaciones clínicas más prometedoras de este avance es la optimización del uso de inhibidores de SGLT2, medicamentos utilizados en la diabetes tipo 2 que han demostrado reducir el riesgo de insuficiencia cardíaca. Al identificar a los pacientes más susceptibles, esta tecnología podría mejorar la eficacia de los tratamientos y la asignación de recursos sanitarios.

Estos estudios, nos demuestran que el futuro de la salud cardiovascular podría estar cada vez más vinculado al uso de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, redefiniendo la atención personalizada y la detección precoz de enfermedades críticas.