#AHA23. Inteligența artificială poate evalua riscul individual de moarte cardiacă subită

  • Medicina digitală



Un model de învățare automată are capacitatea de a identifica riscul individual cardiovascular, permițând specialiștilor să intervină cât mai timpuriu pentru evitarea unor evenimente precum stopul cardiac și moartea cardiacă subită. Algoritmii AI analizează informațiile medicale provenite din dosarele electronice ale pacienților și cuantifică, prin intermediul unor ecuații personalizate, un profil de risc pentru fiecare caz în parte. Datele provin dintr-un studiu prezentat în cadrul Simpozionului Resuscitation Science, Asociația Americană a Inimii 2023.

Cu ajutorul inteligenței artificiale, a putut fi dezvoltat un profil de risc al fiecărui individ, fiind incluse date precum: istoricul medical, tratamentele active sau cele urmate anterior, istoricul bolilor cardiovasculare, afecțiuni mentale și comportamentale (precum consumul de alcool). Un astfel de profil de risc personalizat reprezintă un element cheie în prevenția evenimentelor cardiovasculare și în dezvoltarea politicilor globale de sănătate.

abonare

Pentru obținerea profilului de risc personalizat al fiecărui participant au fost analizate date medicale provenind de la 25.000 de persoane care au decedat în urma unui stop cardiac și 70.000 de persoane din populația generală. În total, algoritmul AI a analizat mai mult de 1 milion de diagnostice și 10 milioane de prescripții medicale, obținute din dosarele electronice ale pacienților, cu până la 10 ani înainte de deces.

„Lucrăm de aproape 30 de ani în domeniul predicției morții cardiace subite, însă nu ne-am așteptat niciodată la un asemenea nivel de acuratețe. Am descoperit că factorii de risc personalizați sunt foarte diferiți de la participant la participant și de multe ori provin din alte arii medicale (o combinație de date neurologice, psihiatrice, metabolice și cardiovasculare) – o imagine dificil de captat de către un singur specialist. În timp ce medicii pot oferi tratamente eficiente precum corectarea factorilor de risc, medicamente sau defibrilatoare implantabile, utilizarea AI este necesară pentru detectarea unei succesiuni de informații medicale înregistrate în timpul anilor, care vor defini o traiectorie asociată cu un risc crescut de moarte cardiacă subită. Cu ajutorul unei liste personalizate de factori de risc, pacienții vor putea interveni pentru reducerea acelor factori și pentru scăderea riscului cardiovascular” – afirmă Dr. Xavier Jouven, autorul principal al studiului și profesor de cardiologie și epidemiologie în cadrul Paris Cardiovascular Research Center, Inserm U970-University of Paris.

Analiza a permis identificarea factorilor care influențează cel mai mult, fie crescând, fie scăzând, riscul de moarte cardiacă subită. Cu ajutorul inteligenței artificiale au fost dezvoltate aproximativ 25.000 de ecuații personalizate, bazate pe factori de sănătate individuali. Ecuațiile de risc personalizat au inclus informații medicale relevante fiecărui pacient (de exemplu: tratamentele urmate, istoricul bolilor cardiovasculare și non-cardiovasculare, tulburările mentale și comportamentale), permițând depistarea persoanelor aflate la risc înalt de a experimenta un stop cardiac. În acest mod au fost descoperiți participanții cu un risc mai mare de 90%, mai exact peste o pătrime din totalul cazurilor de moarte cardiacă subită.

AHA23. Exemplu factori personalizați de risc cardiovascular
Preluat din studiul prezentat în cadrul AHA23. Imaginea ilustrează analiza unui singur participant – factorii individuali ai sănătății: care scad riscul de moarte cardiacă subită (cu albastru) și care cresc acest risc (cu roșu); și riscul de moarte cardiacă subită la 3 luni, 6 luni și 1 an.

Deși pune în valoare avantajele implicării algoritmilor de inteligență artificială în analiza dosarelor electronice ale pacienților pentru identificarea riscului cardiovascular personal, studiul prezintă și o serie de limitări. Printre acestea se numără faptul că, de multe ori, informațiile medicale existente în EHR (electronic health records) nu includ date brute, ci adaptări nestandardizate. Astfel, datele medicale electronice pot diferi în funcție de țara în care s-au colectat, necesitând adaptarea posibilelor modele predictive de învățare automată.

Anual, în Statele Unite ale Americii, se înregistrează peste 436.000 de decese puse pe seama stopului cardiac, fiind una din principalele cauze de mortalitate la nivel global. 75% din evenimente au loc la domiciliul persoanei. Dacă nu se intervine imediat prin resuscitare, decesul este inevitabil.

Citește și: