Inteligencia artificial - 16 Enero, 2024

MARCIUS, el proyecto europeo para combatir enfermedades cardiovasculares

A través de aprendizaje automático, Inteligencia Artificial y pacientes virtuales pretende agilizar la obtención de pruebas diagnósticas para evaluar la función cardiaca.

La iniciativa se alimentará de los datos obtenidos “in silico” y los aportados por pacientes reales para cubrir el mayor abanico posible de opciones.

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Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en el mundo. Tan solo en 2021 se registraron 20,5 millones de fallecimientos en todo el planeta por esta causa y, aunque pueda resultar chocante, alrededor del 80% de las muertes por esta causa se podrían evitar, según un informe elaborado por la Federación Mundial del Corazón¹.

Las razones que desencadenan este tipo de enfermedades responden a factores de riesgo metabólicos, conductuales y ambientales, e incluyen presión arterial alta, dieta poco saludable, colesterol alto, diabetes, contaminación del aire, obesidad, consumo de tabaco, enfermedades renales, inactividad física, consumo nocivo de alcohol y estrés.

En la actualidad, la herramienta de diagnóstico más común para evaluar la función cardiaca es el electrocardiograma; sin embargo, la realización de esta prueba se puede prolongar durante más de 30 minutos, tiempo al que hay que añadir el análisis y la generación de los resultados.

Aprendizaje automático e IA

Para agilizar las pruebas diagnósticas, un grupo de investigadores noruegos ha puesto en marcha el proyecto MARCIUS², que tiene como objetivo proporcionar a los cardiólogos una prueba diagnóstica más rápida mediante herramientas digitales como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA).

En concreto, esta iniciativa pretende desarrollar una red neuronal para correlacionar los datos de entrada y de salida de los pacientes, y entrenar varios algoritmos para que realicen una interpretación automática de los patrones locales de la contracción cardíaca y la textura de la imagen miocárdica.

A través de estos algoritmos inteligentes y del reconocimiento de los estados de la enfermedad, obtenidos gracias a una amplia base de datos de pacientes con patologías y resultados conocidos, los profesionales cardiólogos podrán obtener un apoyo diagnóstico fundamental que se verá reforzado con los datos de pacientes virtuales obtenidos a través de un modelo matemático del corazón y del sistema circulatorio, en combinación con una herramienta de simulación de ultrasonido.

La capacidad de generar datos virtuales de pacientes con una enfermedad subyacente (a escala de tejidos, órganos y sistemas) constituye una fuente de recursos enorme para entrenar algoritmos de aprendizaje automático, que reclaman la aportación de la mayor cantidad de datos. Los promotores de MARCIUS confían en que estos “pacientes virtuales” consigan cubrir un amplio abanico de posibilidades, algo extremadamente difícil de lograr en un entorno clínico. En cualquier caso, la información proveniente de estos “pacientes virtuales” se complementará con registros clínicos reales para evitar posibles sesgos.

Hacia una reducción de gastos sanitarios

Este proyecto, que ha recibido 1,6 millones de financiación del programa Horizon 2020³ de la Unión Europea, permitirá llevar a cabo actividades de investigación de alto valor añadido desde el punto de vista clínico para pacientes que padecen enfermedades cardíacas. Sin embargo, sus promotores defienden que el proyecto también ofrece ventajas desde el punto de vista comercial y que incluso contribuirá a reducir los gastos sanitarios derivados del diagnóstico y el tratamiento de este tipo de enfermedades.

El proyecto MARCIUS es una iniciativa a largo plazo que implica la impartición de sesiones formativas y de transferencia de conocimiento para conseguir investigadores especializados en el análisis y el abordaje de este tipo de enfermedades. Además, su objetivo es contribuir al desarrollo de productos que consigan mejorar la atención médica en el campo de la cardiología.

Los métodos y herramientas desarrollados en este proyecto contribuirán significativamente a mejorar el estado del arte en la obtención y análisis de imágenes cardíacas clínicas, y ayudará a mejorar la detección y el seguimiento médico de una amplia gama de trastornos cardíacos.