Investigadores del Brigham and Women’s Hospital y del centro médico UT Southwestern en Dallas, Texas, EE.UU. han desarrollado un nuevo algoritmo de aprendizaje automático que predice el
riesgo de hospitalización por insuficiencia cardíaca para las personas que
padecen diabetes tipo 2. Su trabajo demuestra que entre 147 diferentes datos
demográficos, clínicos y biológicos, hay una lista de los 10 principales
predictores, que incluye el IMC, la edad, la hipertensión, la creatinina, el
HDL-C y la duración del QRS.
La insuficiencia cardíaca es una complicación frecuente y
peligrosa de la diabetes tipo 2. Una nueva investigación clínica ha demostrado
que los nuevos medicamentos pueden ser útiles para pacientes con insuficiencia
cardíaca y pueden ayudar a reducir el riesgo de insuficiencia cardíaca en
pacientes con diabetes. Sin embargo, no ha habido un método confiable para
identificar qué pacientes con diabetes tienen mayor riesgo de desarrollar
insuficiencia cardíaca. Los investigadores desarrollaron un modelo de
aprendizaje automático para abordar esta preocupación.
Aprovechando los datos de casi 9,000 pacientes en el ensayo
Acción para controlar el riesgo cardiovascular en la diabetes (ensayo ACCORD),
los investigadores utilizaron un modelo que puede funcionar con datos de altas
dimensiones, entendiendo patrones en las 147 variables totales, incluidos datos
demográficos, clínicos y biológicos para cada paciente
Durante los cinco años de duración del ensayo, 319 pacientes
(3.6% del total) desarrollaron insuficiencia cardíaca. Los factores más comunes
incluyeron peso, edad, hipertensión, junto con creatinina, HDL-C, niveles de
glucosa en sangre, duración del QRS, infarto de miocardio e injerto de
revascularización coronaria. La puntuación de riesgo más alta se asoció con una
probabilidad de 1 en 5 de desarrollar insuficiencia cardíaca en cinco años.
El puntaje de riesgo WATCH-DM, definido por el modelo de
aprendizaje automático, ahora está disponible como una herramienta en línea
para que los médicos lo utilicen. El equipo está trabajando para integrar su
sistema de puntuación en los sistemas electrónicos de registros de salud tanto
en el Hospital Brigham and Women como en el UT Southwestern Medical Center para
permitir el uso en tiempo real.
“Esta herramienta de riesgo es un paso importante en la
dirección correcta para promover la prevención de la insuficiencia cardíaca en
pacientes con diabetes tipo 2. Puede usarse fácilmente como parte de la
atención clínica de pacientes con diabetes tipo 2 e integrarse con los
registros médicos electrónicos para informar a los médicos sobre el riesgo de
insuficiencia cardíaca en sus pacientes y guiar el uso de estrategias
preventivas efectivas ", dijo Ambarish Pandey, MD, MSCS, cardiólogo
preventivo en UT Southwestern y autor principal de este estudio.
