En ISAIG TECNOLOGIA hemos tenido la oportunidad de usar nuestros conocimientos como analistas y arquitectos de datos y conjugarlo con Inteligencia Artificial para realizar un estudio en el ámbito de la Tecnología Médica: IA para diagnóstico de embarazadas.
Este estudio permite identificar los factores de riesgo más importantes para la hemorragia posparto y así poder desarrollar una calculadora de riesgo predictivo.
Esto supone una ayuda al diagnóstico en embarazadas realmente significativa, ya que la hemorragia posparto es la principal causa de muerte materna a consecuencia del parto parto.
La prestigiosa publicación Heliyon ha realizado un reportaje independiente donde explica a la vez que examina nuestro algoritmo desarrollado gracias a la Inteligencia artificial. Heliyon es una revista que cubre la investigación en todas las áreas de la ciencia, las ciencias sociales y las humanidades y las artes, publicada por Cell Press. Sus conclusiones son:
Se ha diseñado una calculadora de riesgo de hemorragia posparto, que debido a su mayor precisión tras la incorporación de datos se convierte en una herramienta útil, que requerirá de una mayor población de estudio para mejorar su desempeño en la práctica clínica y más estudios similares para validarla.
Los resultados
En el período de un año se recogieron datos de las historias clínicas de 1532 pacientes, entre ellas 32 fueron excluidas por no tener datos del sangrado estimado durante el parto, por falta de registro. Por tanto, la población de estudio se reduce a 1500 mujeres. Entre ellas 426 (28,4%) presentaron HPP de las cuales 61 (4,0%) requirieron transfusión de una o más unidades de RBC en la primera semana posparto.
Tras la aplicación del algoritmo de cálculo del riesgo de HPP, se obtuvo un riesgo hemorrágico estimado para 538 mujeres (35,8%), con un riesgo previsto de transfusión en 147 mujeres (9,8%).
La tasa de éxito después del cálculo del riesgo de HPP fue del 58%. Este porcentaje mejoró gradualmente a medida que se recopilaron datos de más participantes. Obtuvimos 216 verdaderos positivos, 210 falsos negativos, 688 verdaderos negativos y 386 falsos positivos, con una sensibilidad del 50,7% y una especificidad del 64,06%.
Con respecto a la predicción de transfusión de 61 mujeres transfundidas, nuestra calculadora pudo predecir 22 de ellas, el 36 %, una medida más objetiva de predicción de una hemorragia grave.
Un punto fuerte del algoritmo creado es que aprende consecutivamente a medida que se agrega más información a su base de datos. Por tanto, podría ser interesante probarlo en otros contextos poblacionales y con un mayor número de muestras. También se propone como una herramienta que puede ayudar a optimizar gastos, como los relacionados con el stock de productos para transfusiones.
Conclusión
Usar IA para diagnóstico de embarazadas ha supuesto un avance en la tecnología médica. El algoritmo que calcula el riesgo de hemorragia y transfusiones posparto mejora gracias a la inteligencia artificial. Su tasa de éxito aumentará y podrá llegar a ser una herramienta indispensable en el diagnóstico de riesgo de embarazadas, cuanto mayor sea el número de participantes en el estudio.
