Como seres humanos buscamos prevenir riesgospara nuestra salud, máxime ante enfermedades condicionadas por la genética y el medioambiente. Independiente de su origen, una de las grandes ambiciones de la ciencia médica es poder anticipar enfermedades que se encuentran en estado de latencia, especialmente aquellas que son capaces de provocar la muerte de una persona.
Pensando en esto, un grupo de científicos del MIT desarrolló un nuevo sistema que permite predecir condiciones de salud a través de un modelo de machine learning que puede estimar, a partir de la actividad eléctrica del corazón, el nivel de riesgo de un paciente de morir a causa de un problema cardiovascular.
El sistema llamado “RiskCardio”, se enfoca en pacientes que hayan sufrido de Síndrome Coronario Agudo, donde al realizarles un electrocardiograma el software genera una puntuación con la data obtenida durante los primeros 15 minutos del examen. Con este resultado se ubica al paciente en una de cuatro categorías, que van desde menor a mayor nivel de riesgo.
“La idea es poder combinar información a lo largo del tiempo e ir comparando las puntuaciones que se obtienen regularmente, para de esa forma ayudar a los doctores a identificar a las personas con mayor nivel de riesgo por un problema cardiovascular, por medio de tecnologías como la computación”, asegura Marcelo Sukni, gerente general de SAS Chile.
Hasta el momento, el uso de machine learning solo permitía realizar estimaciones de riesgo con información externa de los pacientes, como por ejemplo el peso, y eso combinarlo con otras aplicaciones, mientras que con el desarrollo de RiskCardio solo es necesaria la señal del electrocardiograma.
Este software busca mejorar la etapa de detección, separando la señal eléctrica del paciente en sets consecutivos de latidos, ya que las variaciones entre latidos indican un corazón más saludable.
