Recientemente, dos estudios relacionados con el corazón han utilizado algoritmos de IA para obtener una mejor comprensión de cómo funciona y funciona mal el corazón. Un equipo de investigadores ha algoritmos de inteligencia artificial utilizados a obtener una idea de cómo la forma de los músculos del corazón afecta su desempeño. Con la ayuda de algoritmos de IA, el equipo de investigación obtuvo información sobre cómo los ventrículos del corazón facilitan el flujo sanguíneo y encontró seis secciones diferentes de ADN que desempeñan un papel importante en el desarrollo de los músculos del corazón. Mientras tanto, otro estudio examinó cómo los selfies podrían potencialmente ser utilizado para diagnosticar enfermedades del corazón.
Ya en los siglos XV y XVI, los científicos estudiaron el corazón y se preguntaron cómo se relacionaba su estructura con su función. Leonardo da Vinci se preguntó cómo los músculos del corazón movían la sangre por todo el cuerpo hace más de 500 años. Gracias a un equipo de investigadores de institutos como el MRC London Institute of Medical Sciences, el Cold Spring Harbor Laboratory, el EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), la Universidad de Heidelberg y el Politecnico di Milano, estamos mucho más cerca de comprender el papel que las trabéculas del corazón juegan en el desarrollo y función del corazón.
Las trabéculas son fibras musculares que forman una red compleja de patrones geométricos en la superficie interna del corazón. Se cree que las trabéculas proporcionan oxígeno al corazón a medida que se desarrolla, ya que el corazón mismo es el primer órgano en desarrollarse y no puede obtener oxígeno de los pulmones. Sin embargo, durante mucho tiempo ha sido un misterio qué papel desempeñaban las trabéculas en los adultos. Da Vinci había especulado que las trabéculas del corazón servían para calentar la sangre mientras se movía por el corazón, pero gracias a las técnicas de investigación basadas en IA ahora tenemos una idea de su verdadero propósito.
El equipo de investigación empleó algoritmos de inteligencia artificial para analizar aproximadamente 25 000 imágenes por resonancia magnética (MRI, por sus siglas en inglés) tomadas del corazón. Estos escaneos se alimentaron al modelo de IA junto con datos genéticos y datos de morfología del corazón. Los investigadores analizaron los resultados del modelo y encontraron que las trabéculas parecían desempeñar un papel en la facilitación del flujo sanguíneo a través de los ventrículos del corazón. Ahora se cree que los patrones geométricos en el interior del corazón ayudan a que la sangre fluya de manera más eficiente a medida que el corazón late.
Además del hallazgo de que las trabéculas podrían ayudar en el flujo eficiente de la sangre, los investigadores también descubrieron seis secciones de ADN que parecen afectar el desarrollo de las trabéculas. Dos de las seis secciones de ADN también juegan un papel en el desarrollo de vías nerviosas ramificadas dentro del cerebro. Es posible que los mecanismos similares que dan origen a las trabéculas también den origen a las células nerviosas.
La forma de las trabéculas puede incluso tener relación con enfermedades del corazón. El equipo de investigación analizó los datos genéticos de más de 50000 pacientes y descubrió que los diferentes patrones de trabéculas tenían cierta correlación con el riesgo de desarrollar una enfermedad cardíaca.
En un estudio diferente, según lo informado por Futurism, investigadores del Centro Nacional de Enfermedades Cardiovasculares en Beijing, China, experimentaron con una IA capaz de predecir la probabilidad de enfermedad cardíaca de un individuo en función de los atributos físicos que se pueden capturar en una imagen simple de una persona. . Hay atributos físicos que tienen correlaciones con las enfermedades cardíacas, como depósitos amarillos cerca de los párpados de una persona, anillos blancos en los bordes exteriores de la córnea y cabello grisáceo o ralo. Cuando se entrenó con imágenes de pacientes de hospitales chinos, el algoritmo superó los métodos de evaluación de riesgo de enfermedades cardíacas existentes, pudiendo detectar aproximadamente el 80% de los casos de enfermedades cardíacas. También capturó aproximadamente el 60% de todos los casos negativos de enfermedades cardíacas.
Hay una alta tasa de falsos positivos asociada con el algoritmo, que el equipo afirma que deberán abordar, y señala que los falsos positivos podrían causar ansiedad innecesaria a los pacientes y sobrecargar el sistema médico con pruebas innecesarias. Sin embargo, si se puede abordar la tasa de falsos positivos del algoritmo y mejorar la precisión general, podría ser una herramienta útil para las áreas del mundo que luchan por financiar adecuadamente los programas de detección de enfermedades cardiovasculares.