Comunicado. A medida que aumentan las tasas de obesidad, hipertensión arterial, diabetes tipo 2 y apnea del sueño, también aumentan los casos de enfermedad hepática crónica avanzada y la consiguiente cicatrización hepática o cirrosis. A menudo, se diagnostica a los pacientes basándose en síntomas como sangrado gastrointestinal, retención de líquidos o ictericia, que se presentan cuando la enfermedad hepática ha avanzado a una etapa avanzada. Este problema llevó a los investigadores de Mayo Clinic a desarrollar un modelo de inteligencia artificial (IA) que duplicó el número de diagnósticos de enfermedad hepática crónica avanzada en pacientes asintomáticos, lo que ayudó a los médicos a tratarlos antes de que la enfermedad progresara.
"La enfermedad hepática crónica es una afección progresiva, por lo que cuanto antes podamos diagnosticarla, antes podremos evitar que avance a etapas irreversibles. La intervención temprana puede disminuir la probabilidad de que un paciente necesite un trasplante de hígado en el futuro", afirmó Doug Simonetto, hepatólogo de trasplantes de Mayo Clinic y autor principal del estudio publicado en Nature Medicine.
El corazón y el hígado están estrechamente relacionados. La cicatrización hepática puede provocar un aumento de la presión local que puede afectar al corazón. Por ello, una prueba de ritmo cardíaco llamada electrocardiograma (ECG) puede captar los cambios en la señal eléctrica cardíaca asociados con la enfermedad hepática avanzada. Simonetto y sus colegas desarrollaron un modelo de IA para analizar datos de 11,513 pacientes de Mayo Clinic que se sometieron a ECG de rutina. El modelo buscó patrones relacionados con la enfermedad hepática avanzada en los datos del ECG y encontró el doble de pacientes diagnosticados con métodos estándar. El diagnóstico se confirmó mediante imágenes o análisis de sangre validados.
"Como médico de familia, he visto con frecuencia cómo la enfermedad hepática avanzada, que con frecuencia no presenta síntomas hasta que se vuelve irreversible, puede pasar desapercibida. Muchos pacientes identificados mediante el modelo de ECG con IA no tenían ni idea de que padecían una enfermedad hepática avanzada. Al identificar estos casos con antelación, pudimos conectarlos con el tratamiento adecuado, en un momento en que la intervención realmente puede marcar la diferencia. Para estos pacientes, la tecnología nos ayudó no solo a descubrir un diagnóstico, sino que también creó una oportunidad para obtener mejores resultados de salud y, en algunos casos, incluso pudo haber salvado vidas", indicó David Rushlow, médico de familia del Sistema de Salud de Mayo Clinic y coautor del estudio.
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