El sistema de inteligencia artificial puede ayudar a prevenir la anemia en pacientes sometidos a hemodiálisis

AISACS recibió un total de cinco entradas y produjo probabilidades de dirección de dosis para agentes estimulantes de la eritropoyesis y suplementos de hierro. Se señaló que AISACS a veces produce instrucciones ‘clínicamente apropiadas’ que son diferentes de las de los médicos. Crédito: 2021 Universidad de Okayama

La anemia, una condición caracterizada por la falta de glóbulos rojos sanos en el cuerpo, es común en pacientes con enfermedad renal crónica que necesitan someterse a hemodiálisis de rutina (un proceso que ayuda a «limpiar» la sangre cuando los riñones no funcionan bien). Por lo tanto, los agentes estimulantes de glóbulos rojos (llamados «agentes estimulantes de la eritropoyesis» o ESA) y los suplementos de hierro (IS) se administran como parte de este proceso. Pero pueden surgir complicaciones si los pacientes tienen un metabolismo del hierro alterado o una respuesta deficiente a los medicamentos. Además, los medicamentos tienden a ser costosos e imponen una pesada carga financiera a la salud pública. Por lo tanto, con este tipo de pacientes actualmente en aumento pero sin suficientes médicos adecuadamente capacitados para administrar el tratamiento, los sistemas de apoyo adicionales con capacidades de toma de decisiones inteligentes son muy buscados. Una opción es recurrir a la inteligencia artificial (IA), que parece prometedora pero exige un gran conjunto de datos y no es práctica debido a las diversas condiciones de salud de los pacientes.

Entonces, ¿se puede hacer algo para mejorar la situación? En un estudio reciente publicado en International Journal of Medical Sciences, investigadores médicos de Japón intentaron encontrar la respuesta. Se les ocurrió un nuevo enfoque: en lugar de hacer que la IA aprenda de la compleja fisiología del cuerpo del paciente, optan por un modelo de predicción basado en las decisiones de médicos experimentados. El profesor asistente Toshiaki Ohara de la Universidad de Okayama, Japón, el científico principal del estudio, explica: «Tuvimos la idea al contemplar el proceso de pensamiento de médicos experimentados. Después de todo, no calculan valores detallados de reacciones vitales en el cuerpo de un paciente cuando decidir las dosis, lo que significa que los modelos de predicción basados en bioquímica no son necesarios».

Los investigadores comenzaron recopilando datos clínicos en dos hospitales en Japón y luego prepararon dos conjuntos de datos para cada hospital: uno para entrenar su modelo y el otro para probar y validar sus predicciones. Simultáneamente, registraron las instrucciones de dosificación de los médicos en ambos hospitales y consideraron las respuestas de los dos medicamentos utilizados durante la hemodiálisis: ESA e IS.

Con base en esto, construyeron un modelo basado en IA llamado inteligencia artificial. -sistema de control de la anemia (AISACS), que recibió un total de cinco entradas (cuatro elementos de análisis de sangre e historial de dosificación) y produjo probabilidades de dirección de dosificación para los dos medicamentos como salidas. Además, para que el proceso de capacitación sea más eficiente, compensaron el tiempo transcurrido entre el análisis de sangre y las decisiones de dosificación mediante la rectificación de datos para hacer coincidir las fechas de decisión con las fechas de examen.

Para deleite de los investigadores, AISACS mostró una alta precisión de predicción con índices de clasificación correcta (instrucciones que coinciden con las de los médicos) del 72 % al 87 %. Pero lo que fue aún más interesante fue que proporcionó clasificaciones «clínicamente apropiadas» a tasas aún más altas (92% -97%). Estas eran instrucciones que no coincidían con las de los médicos (ya veces se proporcionaban antes que ellos), pero aun así se consideraban apropiadas desde un punto de vista médico.

Con estos resultados, los investigadores tienen esperanzas sobre las perspectivas futuras de AISAC. «Al prevenir la anemia, nuestro sistema puede ayudar a aliviar la carga de los médicos y los sistemas de seguro médico. Además, tiene el potencial de compartir el conocimiento y las experiencias relacionadas con los medicamentos», comenta emocionado el Dr. Ohara.

Con suerte, este nuevo enfoque basado en IA brinda alguna esperanza tanto a los pacientes que se someten a hemodiálisis como a los médicos que los tratan.

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Las personas mayores a menudo asumen incorrectamente que los medicamentos no tienen efectos secundarios potenciales Más información: Toshiaki Ohara et al, Sistema de control de la anemia apoyado por inteligencia artificial (AISACS) para prevenir la anemia en pacientes de hemodiálisis de mantenimiento, International Journal of Medical Sciences (2021). DOI: 10.7150/ijms.53298 Proporcionado por la Universidad de Okayama Cita: El sistema de inteligencia artificial puede ayudar a prevenir la anemia en pacientes sometidos a hemodiálisis (18 de marzo de 2021) consultado el 30 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/ news/2021-03-artificial-intelligence-anemia-patients-hemodialysis.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.