Crear un ‘score’ de riesgo de muerte súbita, basado en Inteligencia Artificial, aplicable a diferentes ámbitos como urgencias, consultas de atención primaria o centros de coordinación de urgencias. Este es el objetivo del trabajo impulsado por el Dr. Youcef Azeli, médico de Urgencias del Hospital Universitari Sant Joan de Reus y del área de Investigación y Desarrollo del Sistema d’Emergències Mèdiques (SEM), y por el que ha sido premiado como mejor proyecto de Investigación en ciencias de la resucitación concedido por el Consell Català de Ressuscitació (CCR). El especialista también lidera el grupo de Investigación en Urgencias y Emergencias del Institut d’Investigació Sanitària Pere Virgili (IISPV).
¿En qué consiste el proyecto?
En el desarrollo de un modelo predictivo de muerte súbita cardíaca, basado en Inteligencia Artificial, es decir, se trata de crear una herramienta que nos permita predecir la muerte súbita.
¿Sobre la base de qué información?
Según datos del Registre d’Aturades Cardíaques i Mort Sobtada de Catalunya (RAIMCAT) que recopila información sobre los síntomas previos y causas de muerte súbita, los antecedentes del paciente y el riesgo electrocardiográfico (a través del electrocardiograma se pueden detectar algunos signos sutiles que indiquen el riesgo de padecer una muerte súbita), y que incluye como fuentes de información el Sistema d’Emergències Mèdiques (SEM), la Unitat de Mort Sobtada del Institut de Medicina Legal i Ciències Forenses de Catalunya y el Institut d’Investigació en Atenció Primària del Institut Català de la Salut.
La muerte súbita es uno de los grandes retos de la medicina moderna
¿De cuántos datos hablamos?
Aglutinaremos información de 2.000 pacientes que han presentado una muerte súbita entre los años 2022 y 2023. Entonces, comparemos la información de esta cohorte con la de una cohorte de control, es decir, de pacientes sanos. Según los resultados, se desarrollará un algoritmo basado en Inteligencia Artificial.
Es un proyecto multidisciplinar.
Sí. En el proyecto participan emergenciólogos, cardiólogos, forenses, investigadores de atención primaria e ingenieros especialistas en Inteligencia Artificial, concretamente el Dr. Domènech Puig, Catedrático de la Universitat Rovira i Virgili.
Es una herramienta pionera a nivel europeo.
En Estados Unidos existe una experiencia similar, pero es de difícil aplicación en nuestro medio porque el perfil de riesgo y el peso de la enfermedad coronaria entre las causas de la muerte súbita es mayor en Norte América. En el área del Mediterráneo y Europa no hay ninguna herramienta ni modelo predictivo aplicable a la población general parecido al que queremos desarrollar, puesto que uno de los inconvenientes es el acceso a los mismos datos de muerte súbita, ya que es un evento que ocurre de forma extrahospitalaria.
Entonces, ¿por qué es importante que existan este tipo de modelos predictivos?
Como ya puso de manifiesto el estudio ReCaPTa (Registre Clínic Patològic de Tarragona), los pacientes que presentan un dolor torácico previo a la muerte súbita tienen mejor supervivencia, ya que percibir este síntoma como una señal de alarma permite al paciente tener tiempo de llamar al SEM o de acudir a un Centro de Atención Primaria (CAP) para pedir ayuda.
El 50% de las muertes súbitas no presentan síntomas previos al colapso, se produce tan solo un síncope
El objetivo final es salvar vidas.
Sí y, sobre todo, intentar predecir un evento que es muy difícil de predecir, porque no solo depende de los factores de riesgo cardiovascular como la hipertensión, la diabetes, la dislipemia o el tabaco sino que también depende de otros factores, tanto ambientales -la temperatura, calor o frío, contaminantes- como genéticos. A día de hoy, la muerte súbita es uno de los grandes retos de la medicina moderna, ya que es la responsable de una de cada cinco muertes en Europa. En Catalunya tenemos un caso cada siete días y en el Camp de Tarragona se registra un caso cada dos días de muerte súbita.
La supervivencia de la muerte súbita se multiplica cuando se realizan las maniobras de reanimación cardiopulmonar.
En Catalunya tenemos un déficit, puesto que los testigos solo realizan la maniobra de reanimación cardiopulmonar (RCP) en un 40% de los casos, lo que hace que la supervivencia de muerte súbita sea entorno al 9%. Un porcentaje que se sitúa por debajo de la media europea. Entonces, en países como Dinamarca, la RCP por testigos alcanza el 80% y la supervivencia supera el 14%. La cuestión es que en los países del norte de Europa la enseñanza de la RCP en las escuelas está más desarrollada que en Catalunya y la densidad de los Desfibriladores Externos Automáticos (DEA) de acceso público es mucho mayor.
Un modelo predictivo de IA nos puede ayudar a reconocer los casos de muertes súbitas presenciadas por testigos y a realizar recomendaciones de RCP vía telefónica a través del Central de Coordinación Sanitaria del SEM (CECOS)
Otro hándicap es que los pacientes no presentan síntomas.
El 50% de las muertes súbitas no presentan síntomas previos al colapso, se produce tan solo un síncope, es decir, el paciente pierde de manera súbita la conciencia por lo que es clave la actuación rápida de los testigos. En cambio, un 15% presenta ahogo y un 10 % de los pacientes padece dolor torácico en la hora previa a la muerte súbita. Es entonces cuando debemos llamar al 112 para que los servicios de emergencias puedan llegar hasta el lugar donde está la persona y tratarla.
El tiempo de reacción es determinante.
Sí. Por esta razón, debemos hallar formas de predecir la muerte súbita desde la central de coordinación del Sistema de Emergències Mèdiques para mejorar la atención a corto plazo. Lo que debe hacer el testigo de un caso de muerte súbita es comprobar si el paciente está consciente y si respira; si está inconsciente y no respira, inmediatamente debe llamar al 112 para recibir asistencia telefónica y pedirle a alguien que busque un desfibrilador externo automático; y empezar con la RCP hasta que llegue la ayuda médica. Sin embargo, a veces los testigos tienen dificultades en reconocer un caso de muerte súbita. Entonces, en este caso, un modelo predictivo de IA nos puede ayudar a reconocer los casos de muertes súbitas presenciadas por testigos y a realizar recomendaciones de RCP vía telefónica a través del Central de Coordinación Sanitaria del SEM (CECOS).