En entornos hospitalarios, donde los pacientes ya son frágiles, la aparición repentina de un infarto puede tener consecuencias aún más graves. En este contexto, el uso de algoritmos e inteligencia artificial (IA) ha cobrado protagonismo como herramienta innovadora para la predicción precoz de eventos cardiovasculares, especialmente en pacientes hospitalizados.

Tradicionalmente, la evaluación del riesgo de infarto se basa en parámetros clínicos como la edad, los antecedentes médicos, el electrocardiograma (ECG), las pruebas de laboratorio y las constantes vitales. Aunque estas herramientas son eficaces, no siempre pueden identificar con precisión a los pacientes con mayor riesgo de sufrir un episodio agudo en las próximas horas o días.

Aquí es donde entra en juego la IA: gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y eficaz, puede identificar patrones y relaciones sutiles que no resultan evidentes para el conocimiento humano.

En los últimos años, varios estudios han demostrado el potencial de la IA para predecir infartos de miocardio a partir de datos de pacientes hospitalizados. Los sistemas basados en el aprendizaje automático, por ejemplo, pueden "aprender" de miles de casos clínicos, entrenando algoritmos para reconocer signos precoces de deterioro del estado cardiaco. Estas señales pueden incluir cambios sutiles en los niveles de troponina, variaciones en el ritmo cardiaco o incluso patrones respiratorios registrados por los monitores del hospital.

Una de las mayores ventajas de la IA es su capacidad para integrarse perfectamente con los sistemas electrónicos de asistencia sanitaria (sistemas de historias clínicas electrónicas), lo que permite un seguimiento constante de los pacientes hospitalizados.

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Un algoritmo puede analizar la información clínica de cada paciente en tiempo real y emitir alertas automáticas al personal médico si detecta un mayor riesgo de infarto. Esto permite intervenciones más rápidas y puede salvar vidas. Además, se han utilizado técnicas más avanzadas, como las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo, para interpretar con mayor precisión pruebas de imagen como ecocardiogramas y angiogramas, ofreciendo diagnósticos más precisos y orientando las decisiones clínicas de forma más segura.

Sin embargo, a pesar de estos prometedores avances, siguen existiendo retos importantes. Uno de ellos es la necesidad de garantizar que los algoritmos se entrenen con datos de poblaciones diversas para evitar sesgos y asegurar la equidad en la atención. Otro punto crítico es la integración ética y segura de estas tecnologías en la atención hospitalaria diaria, respetando la privacidad del paciente y la autonomía de los profesionales sanitarios.

En resumen, la inteligencia artificial representa una revolución silenciosa en la medicina hospitalaria, especialmente en cardiología. Su capacidad para predecir el infarto de miocardio antes de que se produzca puede transformar la forma en que atendemos a los pacientes hospitalizados, ofreciendo una vigilancia más inteligente, personalizada y proactiva. Con el avance continuo de la tecnología y la integración responsable de estas herramientas en los sistemas sanitarios, estamos cada vez más cerca de un futuro en el que la prevención será tan precisa como el tratamiento.

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