Un nou instrument AI facilitează personalizarea îngrijirii după atacurile de cord
Starea de sănătate a supraviețuitorilor unui atac de cord urmează trei traiectorii distincte în perioada de cinci ani după evenimentul de sănătate, susțin cercetătorii de la Universitatea Surrey.
Cercetarea a folosit un instrument AI pentru a identifica modele care ar putea ajuta clinicienii să prezică care pacienți ar putea urma fiecare traiectorie, permițându-le astfel să personalizeze îngrijirea mai devreme în procesul de recuperare.
Studiul, publicat în Journal of the American Medical Informatics Association, a analizat dosarele medicale a 12.701 de participanți din UK Biobank care au suferit un atac de cord. Echipa a monitorizat secvența și momentul noilor diagnostice după eveniment, utilizând învățarea automată bazată pe date pentru a grupa pacienții cu modele similare.
Grupul de la Universitatea Surrey a descoperit că 63% dintre pacienți au dezvoltat afecțiuni cardiometabolice, cum ar fi hipertensiunea, diabetul de tip 2 și dislipidemia, însoțite de complicații episodice cardiace și respiratorii. De asemenea, 23% dintre pacienți, considerați fumători, au suferit o deteriorare a plămânilor, sistemului musculoscheletal și altor organe. Aproximativ 14% dintre pacienți au dezvoltat boli structurale ale inimii, aritmii și probleme renale.
Grupul legat de fumat a avut o rată a mortalității de 44%, de peste trei ori mai mare decât cea a grupului majoritar, care avea afecțiuni cardiometabolice.
Dr. Anthony Onoja a declarat: „Am descoperit că putem prezice traiectoria de sănătate pe care un pacient o va urma după un atac de cord, chiar în momentul evenimentului, utilizând diagnosticele preexistente și datele demografice. Instrumentul nostru AI a fost extrem de eficient în identificarea și prezicerea grupului cu cel mai mare risc, unde condițiile respiratorii, vârsta înaintată și scorurile de privare mai mari au fost indicatori cheie.”
„Abordarea noastră este interesantă, dar suntem încă la începutul acestui parcurs, iar în viitor credem că aceasta ar putea ajuta spitalele să identifice persoanele care urmează aceste traiectorii devreme și să dezvolte îngrijire personalizată pentru ele.”
Echipa de cercetare a investigat, de asemenea, dacă modelele identificate au o semnificație biologică, iar analiza genetică a confirmat că fiecare grup se corelează cu căi moleculare distincte: activarea imunității și remodelarea tisulară în grupul majoritar, semnalizarea insulinei și transportul lipidelor în grupul cu aritmii și inflamația cronică și degenerarea în grupul legat de fumat.
Profesorul Nophar Geifman a afirmat: „Clinicienii folosesc de obicei evaluări ale riscurilor, cum ar fi scorul SMART, pentru a-i ajuta să înțeleagă cât de probabil este ca un pacient să aibă un alt eveniment cardiac. Am descoperit că aceste instrumente sunt în continuare cele mai puternice predictoare unice ale mortalității în studiul nostru, dar traiectoriile au adăugat detalii pe care un scor independent nu le poate oferi. Modelele pe care le-am identificat arată că putem captura mai mult decât riscul unui pacient, dar, esențial, de ce și unde ar putea fi necesară intervenția.”
