La inteligencia artificial (IA) se describe a menudo como un software que permite a los sistemas informáticos realizar tareas que requieren inteligencia humana. Un artículo reciente y publicado por Cardiology Journal indicó la posibilidad de identificar la “firma electrocardiográfica” de la fibrilación auricular paroxística en un electrocardiograma estándar de 12 derivaciones tomado durante el ritmo sinusal. Sin embargo, se necesitan más ensayos para poder aplicar la IA en la atención médica.  Los médicos desarrollan su experiencia clínica al tratar a miles de pacientes durante la práctica médica. Sin embargo, ningún ser humano vive lo suficiente para experimentar personalmente todas las variantes y casos posibles. Además, la percepción y la toma de decisiones de los médicos pueden variar con el tiempo dependiendo de diferentes factores, por ejemplo, la fatiga, que afecta el desempeño en estos profesionales.  La inteligencia artificial (IA) se describe a menudo como un software que permite a los sistemas informáticos realizar tareas que se cree que requieren inteligencia humana. El aprendizaje automático (AAT) puede entenderse como una tecnología fundamental necesaria para procesar de manera significativa los datos que superan la capacidad y las habilidades integrales del cerebro humano.  Un artículo (1) publicado por Cardiology Journal describió algunas de las aplicaciones prácticas más destacadas y prometedoras de las técnicas de AAT en el campo de la cardiología; y también analizó los posibles problemas de seguridad relacionados con el uso de IA en la práctica clínica.  Contribución de la IA en el área de cardiología En muchos escenarios de uso, la IA está diseñada para imitar acciones que normalmente realiza un médico: reconocer una enfermedad en imágenes o clasificar algunas otras señales para proporcionar una respuesta que un especialista capacitado realizaría al basarse en los mismos datos.  Investigadores de la Clínica Mayo (1) presentaron un ejemplo de un modelo de AAT que analizó los datos de una manera diferente al ejercicio médico. Utilizaron una red neuronal profunda entrenada en más de 600.000 electrocardiogramas (ECG), y demostraron que es posible identificar la “firma electrocardiográfica” de la fibrilación auricular paroxística en un ECG estándar de 12 derivaciones de 10 segundos tomado durante el ritmo sinusal. Los resultados demostraron que este método podría ser potencialmente útil para la detección de fibrilación auricular en toda la población. La tabla 1 presenta una lista de ejemplos de investigación de IA en el campo de la cardiología. <figure class="image"><img src="https://res.cloudinary.com/docred/image/upload/t_optimization/v1640740990/Tabla_Aplicaciones_Clinicas_de_la_Inteligencia_Artificial_en_Cardiologia_1_12adf7e1ce.webp" /></figure>Seguridad de la IA Existen preocupaciones de seguridad con respecto al uso de sistemas automatizados de apoyo a la toma de decisiones. Uno de los problemas que pueden afectar a la seguridad práctica de una herramienta de clasificación basada en IA es la estatificación oculta del conjunto de datos.  En otras palabras, la IA entrenada mediante un conjunto de datos etiquetados incorrectamente puede conllevar a pocos errores, pero aún puede fallar en casos muy importantes, mientras que un médico podría cometer errores en casos menos importantes.  La diferencia entre una computadora y el médico radica en el hecho de que los profesionales comprenden las consecuencias de las decisiones y tratan de hacer todo lo posible al saber lo que está en juego.  Un método propuesto para prevenir la estratificación oculta es el uso de un etiquetado de datos prospectivo exhaustivo en forma de árbol, que incluye clases y subclases más finas, que pueden ponderarse adicionalmente dada su importancia clínica.  Ensayos clínicos   Hasta ahora existen pocos ensayos clínicos relacionados con el uso de herramientas de IA en medicina. Una investigación demostró que la colonoscopia asistida por IA podría ayudar a detectar más lesiones malignas, pero también aumentó el número de biopsias innecesarias.  Asimismo, el ensayo EAGLE evaluó la aplicación de un sistema de alerta temprana contra la hipotensión durante la cirugía electiva.  Sin embargo, a pesar de muchos estudios realizados de forma prospectiva y de gran escala, en la actualidad no hay suficiente evidencia para la aplicación real de la IA en la atención médica que afecta a los pacientes y los galenos.  Se anticipa que la IA dará forma a la nueva década y traerá cambios significativos a la sociedad, la economía, la atención médica y los estilos de vida de las personas. Por estas razones, ha sido aclamada como la cuarta revolución industrial.  También le puede interesar: <a href="https://www.docred.com/articulos/articulo-medico-uso-de-acido-acetil-salicilico-e-insuficiencia-cardiaca" target="_self">Ácido Acetilsalicílico e Insuficiencia Cardiaca</a>

Medicina Interna

Cardiología

Cirugía Cardiovascular

Docred

 Inteligencia Artificial Aplicada a la Cardiología 

¿Puede la inteligencia artificial ser aplicada al área de la cardiología? Descubra más acá. 