Algoritmo predice supervivencia en insuficiencia cardiaca con exactitud

Un equipo de investigadores de la UCLA (Los Ángeles, EUA) ha desarrollado un nuevo algoritmo que predice con mayor precisión qué personas sobrevivirán a la insuficiencia cardíaca y durante cuánto tiempo, y si tendrán que recibir un trasplante de corazón o no. El algoritmo permitirá a los médicos llevar a cabo evaluaciones más personalizadas de las personas que esperan trasplantes de corazón, lo que permite a los proveedores de atención médica utilizar de manera eficiente los recursos limitados que salvan vidas y reducir los costos de atención médica.

El algoritmo, denominado Trees of Predictors, utiliza aprendizaje automático y toma en consideración 53 puntos de datos, incluyendo la edad, el sexo, el índice de masa corporal, el tipo de sangre y la química sanguínea, para abordar las diferencias entre las personas que esperan trasplantes de corazón y la compatibilidad entre los posibles receptores de trasplantes de corazón y los donantes. Usando estos puntos de datos, el algoritmo predice cuánto vivirán las personas con insuficiencia cardíaca, dependiendo de si recibirán un trasplante o no. El algoritmo también puede analizar diferentes escenarios posibles de riesgo para posibles candidatos de trasplante con el fin de ayudar a los médicos a evaluar más a fondo a las personas que pueden ser candidatos para trasplantes de corazón, y es lo suficientemente flexible como para incorporar más datos a medida que evolucionan los tratamientos.

Los investigadores de la UCLA probaron el algoritmo utilizando 30 años de datos sobre personas registradas con la Red Unida para Compartir Órganos, una organización sin fines de lucro que hace la correspondencia entre los donantes y los receptores de trasplantes en los EUA Los investigadores encontraron que el algoritmo proporcionaba predicciones significativamente mejores que los modelos de predicción actualmente utilizados por la mayoría de los médicos para proyectar, cuáles de los receptores de trasplantes vivirían durante al menos tres años después del trasplante. El algoritmo de UCLA superó a los modelos en un 14% al predecir correctamente que 2.442 receptores de trasplantes de corazón de los 17.441 que recibieron trasplantes vivieron al menos ese tiempo después de la cirugía. Según los investigadores, el algoritmo Trees of Predictors también se puede utilizar para recopilar información de bases de datos médicas y otros tipos de bases de datos complejas.

“Nuestro trabajo sugiere que se podrían salvar más vidas con la aplicación de este nuevo algoritmo basado en el aprendizaje automático”, dijo Mihaela van der Schaar, profesora de la rectoría de ingeniería eléctrica y de informática de la facultad de ingeniería Samueli de UCLA, quien dirigió el estudio. “Sería especialmente útil para determinar qué pacientes necesitan los trasplantes de corazón con mayor urgencia y qué pacientes son buenos candidatos para terapias de puentes como los dispositivos de asistencia mecánica implantados”.

“Siguiendo este método, podemos identificar un número significativo de pacientes que son buenos candidatos para el trasplante, pero que no fueron identificados como tales usando los métodos tradicionales”, dijo el Dr. Martin Cadeiras, cardiólogo de la Facultad de Medicina David Geffen de la UCLA. “Esta metodología se asemeja mejor al proceso de pensamiento humano al permitir múltiples soluciones alternativas para el mismo problema, pero teniendo en cuenta la variabilidad de cada individuo”.