Análisis de sangre con IA permite detectar eventos cardíacos mortales

Dos emergencias cardiovasculares potencialmente mortales —el infarto de miocardio y la disección aórtica— suelen presentar el mismo síntoma: dolor torácico repentino e intenso. Sin embargo, los tratamientos para estas afecciones son fundamentalmente diferentes, lo que significa que un diagnóstico erróneo puede tener consecuencias fatales.

El infarto de miocardio se produce cuando una arteria coronaria se obstruye y requiere medicamentos trombolíticos para restablecer el flujo sanguíneo. La disección aórtica implica un desgarro en la aorta, donde dichos medicamentos están estrictamente contraindicados, ya que pueden causar hemorragias graves.

Imagen: la técnica de espectroscopia asistida por IA diferencia rápidamente el infarto de miocardio de la disección aórtica (Fotografía cortesía de Adobe Stock)

Los métodos de diagnóstico actuales dependen en gran medida de la tomografía computarizada (TC) con contraste, que requiere equipo especializado y puede llevar mucho tiempo. Estas limitaciones dificultan su uso en ambulancias o centros médicos pequeños. Ahora, un método de diagnóstico rápido basado en análisis de sangre utiliza inteligencia artificial (IA) y espectroscopia para diferenciar entre ambas afecciones en cuestión de minutos.

Un equipo de investigación, integrado por investigadores de la Universidad de Xinjiang (Urumqi, China), ha desarrollado una nueva técnica de diagnóstico que combina el análisis espectral de la sangre con algoritmos de aprendizaje profundo para clasificar rápidamente las emergencias cardiovasculares.

El método, presentado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence , analiza el suero sanguíneo del paciente mediante espectroscopia Raman, que identifica vibraciones moleculares que revelan la composición bioquímica, y espectroscopia infrarroja, que detecta enlaces moleculares y grupos funcionales presentes en las muestras biológicas.

En conjunto, estas técnicas capturan sutiles huellas bioquímicas que dejan en la sangre los distintos procesos patológicos. Posteriormente, los investigadores utilizaron un modelo de aprendizaje profundo para integrar los datos espectrales y distinguir automáticamente entre el infarto agudo de miocardio y la disección aórtica.

Este método de diagnóstico requiere tan solo entre cinco y diez minutos para analizar una muestra de sangre y alcanzó una precisión del 94,06 % en la diferenciación de ambas afecciones. Esta rápida identificación es especialmente importante, ya que los tratamientos para ambas enfermedades difieren drásticamente. La nueva técnica espectral-IA podría ofrecer una solución de diagnóstico portátil y rápida, permitiendo decisiones de tratamiento más tempranas y precisas para pacientes con dolor torácico agudo.

Los investigadores ya han desarrollado un prototipo de dispositivo de diagnóstico, que se encuentra en fase de validación clínica multicéntrica. De tener éxito, el sistema portátil podría implementarse en ambulancias, servicios de urgencias y centros de salud comunitarios, donde la toma de decisiones rápida es fundamental. Esta herramienta podría reducir significativamente los retrasos en el diagnóstico y mejorar la supervivencia de los pacientes que sufren emergencias cardiovasculares potencialmente mortales.

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Universidad de Xinjiang