El hospital israelí Sheba, ubicado en la zona de Tel Aviv y considerado uno de los mejores del mundo, completó un estudio que demostró que la inteligencia artificial (IA) puede ayudar a detectar pacientes con alto riesgo de embolia pulmonar.
Los resultados de la investigación, que incluyó el análisis de los registros médicos de más de 46.000 pacientes y la identificación de un modelo de aprendizaje automático capaz de predecir con precisión el riesgo de embolia pulmonar, se publicaron en el Journal of Medical Internet Research.
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Utilizando los sistemas de aprendizaje automatizado, una de las ramas más promisorias de la IA, los investigadores entrenaron un algoritmo para detectar una embolia pulmonar antes de que un paciente fuera hospitalizado, basándose en los registros médicos existentes.
Este impactante avance del equipo de investigadores israelíes, liderado por el profesor Gad Segal, del Sheba, y que incluyó científicos de la Universidad Ben-Gurion, tiene el potencial de revolucionar el diagnóstico y el tratamiento de la embolia pulmonar.
Con esta nueva herramienta, los médicos estarán en condiciones de iniciar intervenciones y mejorar los resultados de las terapias apenas los pacientes lleguen a la sala de emergencias.
La importancia del diagnóstico temprano
«El diagnóstico temprano y oportuno de la embolia pulmonar es un desafío crucial, debido a la alta tasa de mortalidad y morbilidad de la enfermedad», dijo Segal.
Según el investigador, el estudio «destaca el enorme potencial de las herramientas de aprendizaje automático para respaldar la innovación en el diagnóstico» con inteligencia artificial en el hospital.
«Aunque el modelo solo utilizó los datos disponibles de los pacientes al llegar a urgencias, pudo predecir con gran precisión la probabilidad de que un paciente desarrollara embolia pulmonar», enfatizó.
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Esta enfermedad, una afección potencialmente mortal causada por un coágulo de sangre que bloquea una arteria pulmonar, sigue siendo un desafío importante en la atención médica.
Los métodos de diagnóstico tradicionales se basan en tomografías computarizadas y en el criterio clínico, lo que puede provocar retrasos en el tratamiento, recordaron desde el equipo de investigadores.
En cambio, el algoritmo de inteligencia artificial del Sheba ofrece el potencial de mejorar significativamente la detección temprana y la intervención de los médicos.
Voceros del Sheba adelantaron que el hospital planea integrar este modelo de IA en su flujo de trabajo clínico junto con otras herramientas de diagnóstico, «para crear una plataforma integral de evaluación de riesgos».
