El sistema DeepHHF permite anticipar episodios cl\u00ednicos mediante el an\u00e1lisis de registros Holter, acercando nuevas posibilidades de prevenci\u00f3n temprana en pacientes en seguimiento por cardiopat\u00edas<\/strong><\/p>\n Por Constanza Almir\u00f3n<\/p>\n Agrega Infobae a tus medios preferidos en Google<\/p>\n La insuficiencia card\u00edaca suele avanzar en silencio: cuando aparecen s\u00edntomas como falta de aire, cansancio o hinchaz\u00f3n, el problema muchas veces ya est\u00e1 instalado. Un nuevo modelo de inteligencia artificial propone adelantarse a ese escenario con una herramienta cotidiana en cardiolog\u00eda: el Holter de 24 horas.<\/p>\n Seg\u00fan npj Digital Medicine, un equipo del Technion-Israel Institute of Technology desarroll\u00f3 DeepHHF, un sistema que analiza registros de electrocardiograma ambulatorio y estima la probabilidad de que una persona desarrolle insuficiencia card\u00edaca en los cinco a\u00f1os posteriores al examen.<\/p>\n En la pr\u00e1ctica, el Holter es un dispositivo que se lleva puesto \u2014por lo general, durante 24 horas\u2014 y registra la actividad el\u00e9ctrica del coraz\u00f3n mientras la persona hace su vida habitual. Es una prueba frecuente cuando se investigan palpitaciones, episodios de desmayo, ritmos irregulares o el seguimiento de arritmias. La propuesta del modelo es sumar, a ese estudio ya indicado por motivos cl\u00ednicos, una estimaci\u00f3n de riesgo a futuro.<\/p>\n De acuerdo con el trabajo, el modelo se entren\u00f3 con 69.663 registros y, tras las exclusiones, se evalu\u00f3 sobre una cohorte final de 57.575 estudios de 40.174 pacientes. La investigaci\u00f3n estuvo a cargo del profesor Joachim Behar y del doctorando Eran Zvuloni, ambos del Technion, junto con equipos de Rambam Health Care Campus, Shaare Zedek Medical Center, la Universidad Hebrea de Jerusal\u00e9n, Leumit Health Services y Hadassah Medical Center.<\/p>\n El centro acad\u00e9mico a\u00f1ade que la insuficiencia card\u00edaca afecta a unos 64 millones de personas en el mundo y ronda el 12% entre los mayores de 65 a\u00f1os en pa\u00edses desarrollados. El art\u00edculo ubica esa prevalencia en 11,8% entre los adultos de 65 a\u00f1os o m\u00e1s. Tambi\u00e9n precisa que el conjunto Technion-Leumit reuni\u00f3 69.663 registros de 47.729 pacientes a lo largo de 20 a\u00f1os.<\/p>\n En paralelo, DeepHHF se entren\u00f3 con \u201caproximadamente 70.000\u201d estudios Holter realizados en Leumit Health Services. En el art\u00edculo cient\u00edfico, el objetivo se define de forma precisa: predecir el riesgo de insuficiencia card\u00edaca dentro de los cinco a\u00f1os posteriores al examen.<\/p>\n Behar afirm\u00f3 en un comunicado del instituto: \u201cHasta donde sabemos, no existe ning\u00fan modelo capaz de predecir el riesgo de insuficiencia card\u00edaca con hasta cinco a\u00f1os de antelaci\u00f3n usando registros Holter sin procesar\u201d. El investigador a\u00f1adi\u00f3 que el sistema se apoya en herramientas diagn\u00f3sticas est\u00e1ndar y no invasivas para facilitar la identificaci\u00f3n temprana de pacientes con mayor riesgo.<\/p>\n El estudio indica que DeepHHF alcanz\u00f3 un AUROC de 0,80 al analizar la grabaci\u00f3n completa de 24 horas. El AUROC es una medida estad\u00edstica que resume cu\u00e1n bien un modelo distingue entre quienes desarrollar\u00e1n una enfermedad y quienes no: cuanto m\u00e1s cerca de uno, mejor capacidad de discriminaci\u00f3n. En comparaci\u00f3n, el modelo que trabaj\u00f3 con una sola ventana de 30 segundos obtuvo 0,77, y la puntuaci\u00f3n cl\u00ednica PCP-HF lleg\u00f3 a 0,74.<\/p>\n La validaci\u00f3n externa se realiz\u00f3 con Rambam Health Care Campus, en Haifa, a partir de 150 estudios Holter de pacientes sin insuficiencia card\u00edaca al inicio. En ese grupo, 29 personas recibieron el diagn\u00f3stico en los tres a\u00f1os posteriores y DeepHHF logr\u00f3 un AUROC de 0,81, seg\u00fan npj Digital Medicine.<\/p>\n El art\u00edculo tambi\u00e9n se\u00f1ala que el rendimiento se mantuvo en hombres y mujeres, con el mismo AUROC de 0,80. En un subgrupo sin diagn\u00f3stico previo de fibrilaci\u00f3n auricular o aleteo auricular \u2014dos tipos de arritmias\u2014, el modelo conserv\u00f3 una capacidad discriminatoria alta, con un AUROC de 0,82.<\/p>\n Seg\u00fan npj Digital Medicine, el desempe\u00f1o fue de 0,81 para los ex\u00e1menes realizados en los dos a\u00f1os previos al diagn\u00f3stico, de 0,79 entre dos y cuatro a\u00f1os antes y de 0,80 entre cuatro y cinco a\u00f1os antes. Al excluir de forma progresiva los eventos ocurridos en los primeros a\u00f1os posteriores al Holter, el resultado apenas baj\u00f3 de 0,80 a 0,79, un dato que, seg\u00fan el art\u00edculo, respalda el valor pron\u00f3stico del sistema a m\u00e1s largo plazo.<\/p>\n La posible utilidad cl\u00ednica se apoya en que usa una prueba extendida, no invasiva y ya integrada en la pr\u00e1ctica habitual. La investigaci\u00f3n sostiene que la inteligencia artificial aplicada a un Holter de una sola derivaci\u00f3n es una opci\u00f3n accesible y de bajo costo para estimar el riesgo de insuficiencia card\u00edaca.<\/p>\n El resumen del trabajo indica: \u201cLos individuos de alto riesgo identificados por DeepHHF tuvieron una probabilidad dos veces mayor de hospitalizaci\u00f3n o muerte\u201d. M\u00e1s adelante, el art\u00edculo precisa que el grupo de alto riesgo mostr\u00f3 una probabilidad cuatro veces mayor de mortalidad y dos veces mayor de hospitalizaci\u00f3n o muerte frente a los grupos de riesgo bajo o moderado.<\/p>\n