Cuando Avi Yagil, PhD, Profesor Distinguido de Física de la Universidad de California en San Diego voló a Europa desde 2012, pensó que se había resfriado de sus viajes. Cuando una "colección de píldoras" no mejoró sus síntomas, sula esposa lo alentó a ver a un médico.
Otras pruebas revelaron algo mucho más mortal para Yagil que el resfriado común. "Una radiografía de tórax mostró que mis pulmones estaban inundados de líquido, y un ecocardiograma posterior descubrió que tenía daños en mi corazón".
A Yagil le diagnosticaron insuficiencia cardíaca. "Los cardiólogos de UC San Diego Health intentaron controlar mi afección con medicamentos, pero todos los sistemas fallaban porque mi corazón luchaba por mantenerme con vida".
En junio de 2016, Yagil recibió un trasplante de corazón. "Considero que el 17 de junio es mi segundo cumpleaños".
Mientras Yagil se recuperaba de la cirugía, comenzó a pensar en cómo podría mejorar el proceso para pacientes como él.
"En mi trabajo diario, uso el aprendizaje automático para comprender una gran cantidad de información y medidas de partículas y cómo interactúan", dijo. "El cuerpo humano es aún más complejo, pero la profesión médica no está utilizando eltecnologías que son necesarias para capturar las correlaciones multidimensionales entre las mediciones, como las pruebas de laboratorio y los signos vitales, y los resultados. Presumimos que dicha metodología y técnicas podrían contribuir a mejorar el pronóstico y el tratamiento de los pacientes con insuficiencia cardíaca ".
Entonces Yagil se asoció con sus médicos, Eric Adler, MD, cardiólogo y director de trasplante cardíaco y soporte circulatorio mecánico y Barry Greenberg, MD, Profesor Distinguido de Medicina en la Facultad de Medicina de la UC San Diego y director del tratamiento avanzado de insuficiencia cardíacaprograma, ambos en el Instituto Cardiovascular de UC San Diego Health.
"Queríamos desarrollar una herramienta que predijera la esperanza de vida en pacientes con insuficiencia cardíaca", dijo Adler. "Hay aplicaciones en las que los algoritmos están descubriendo todo tipo de cosas, como productos que desea comprar. Necesitábamos una herramienta similar para hacerdecisiones médicas. La predicción de la mortalidad es importante en pacientes con insuficiencia cardíaca. Sin embargo, las estrategias actuales para predecir el riesgo tienen un éxito moderado y pueden ser subjetivas ".
Alder, Yagil y Greenberg, así como un equipo diverso de cardiólogos y físicos, desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático basado en datos de registros de salud electrónicos no identificados de 5.822 pacientes hospitalizados o ambulatorios con insuficiencia cardíaca en UC San Diego Health.
De este modelo, se obtuvo una puntuación de riesgo que determinó el riesgo de muerte bajo y alto mediante la identificación de ocho variables fácilmente disponibles recopiladas para la mayoría de los pacientes con insuficiencia cardíaca :
Yagil dijo que el modelo recientemente desarrollado fue capaz de predecir con precisión la esperanza de vida el 88 por ciento del tiempo y tuvo un rendimiento sustancialmente mejor que otros modelos publicados populares. Los resultados se publicaron en línea en la edición del 12 de noviembre de 2019 European Journal of Heart Failure .
"Esta herramienta nos da una idea, por ejemplo, sobre la probabilidad de que un paciente dado muera de insuficiencia cardíaca en los próximos tres meses o un año", dijo Adler. "Esto es increíblemente valioso. Nos permite tomar decisiones informadasbasado en una metodología probada y no tener que mirar dentro de una bola de cristal ".
La herramienta se probó adicionalmente utilizando datos de pacientes no identificados de la Universidad de California en San Francisco y una base de datos derivada de 11 centros médicos europeos. "También tuvo éxito en esas cohortes", dijo Yagil. "Poder reutilizarnuestros hallazgos en poblaciones independientes son de suma importancia, validando así nuestra metodología y sus resultados "
"El desarrollo de la puntuación de riesgo marca un paso importante para nosotros", dijo Greenberg. "No solo demostramos que podíamos predecir con precisión los resultados en pacientes con insuficiencia cardíaca, sino que pudimos generar la puntuación a partir del médico electrónico del pacientebase de datos de registro en UC San Diego Health. Ahora sabemos cómo utilizar esta base de datos para abordar otras preguntas que son de vital importancia para nuestros pacientes ".
Los tres investigadores dijeron que la asociación entre físicos y cardiólogos era crítica para desarrollar una herramienta confiable y que el conocimiento extenso y las experiencias de ambos lados demostraron ser sinérgicos.
"Ha sido una colaboración maravillosa con dos grupos que generalmente no unen fuerzas", dijo Adler. "Nuestros hallazgos necesitan una mayor validación, pero estamos encantados de tener estos resultados sobre los cuales construir. Avi tiene una perspectiva de primera mano comopaciente y una gran motivación para ayudar a mejorar las estrategias y enfoques médicos existentes. Trabajar con él ha sido lo más destacado de mi carrera ".
"Le enseñamos a Avi cómo pensar como cardiólogo y él nos enseñó a pensar como lo haría un físico", dijo Greenberg. "Los conocimientos aprendidos han influido mucho en mi perspectiva sobre cómo utilizar grandes datos para lograr importantes objetivos de investigación clínica"."
"Regresé a practicar deportes y disfrutar la vida con mi familia después de mi trasplante de corazón", dijo Yagil. "Estoy increíblemente agradecido con todos en UC San Diego Health que me salvaron la vida y honraron que mi experiencia personal me haya llevado a unasociación y desarrollo que pueden ayudar a otros ".
Los coautores incluyen: Fima Macheret, Marcus Urey, Wenhong Zhu, Matevz Tadel, UC San Diego; Adriaan Voors e Iziah Sama, Universidad de Groningen; Liviu Klein, Universidad de California San Francisco; Oscar Braun, Universidad de Lund y Universidad de SkåneHospital; y Claudio Campagnari, Universidad de California Santa Bárbara.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de California - San Diego . Original escrito por Michelle Brubaker. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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