IA para ictus y mejorar recuperación

Natalia Pérez de la Ossa

Fundació Institut d’Investigació en Ciències de la Salut Germans Trias i Pujol (IGTP), Badalona, España

El ictus es una enfermedad altamente prevalente que afecta a 15 millones de personas al año en todo el mundo. En el 40 % de los casos es causado por una oclusión en una de las grandes arterias del cerebro y se puede tratar de manera efectiva con terapia endovascular. Sin embargo, esta terapia solo está disponible en algunos hospitales altamente especializados y con personal experimentado. Se estima que la mitad de los pacientes se transfieren inicialmente a centros no capacitados para llevar a cabo esta terapia, lo que puede conllevar retrasos sustanciales en el tratamiento, costos innecesarios de atención médica y peores resultados para los pacientes. Por otra parte, el 25 % de los ictus es de tipo hemorrágico y en esos casos es necesaria una atención lo más precoz posible en el hospital más cercano donde se puedan iniciar las medidas precisas para reducir el sangrado.

En todos los casos de ictus, el tiempo de reacción es clave y las probabilidades de recuperación del tejido neuronal pasan por una respuesta ágil y precisa en su caracterización y tratamiento. La inteligencia artificial aplicada al ámbito prehospitalario en la ambulancia puede ser una herramienta clave para identificar el tipo de ictus y el tratamiento que necesita cada paciente, y poder así tomar decisiones individualizadas que mejoren la gestión de los traslados y optimicen este proceso.

Las herramientas de evaluación de gravedad de ictus disponibles actualmente en el entorno prehospitalario, como la escala RACE, desarrollada previamente por el grupo de investigación e implementada a nivel mundial, están basadas en escalas clínicas que gradúan la gravedad de los síntomas, pero tienen una capacidad diagnóstica limitada. El presente proyecto plantea el desarrollo de RACE-Plus, una nueva aplicación orientada al entorno prehospitalario (ambulancias) que permitirá predecir mediante algoritmos de inteligencia artificial el tipo de ictus que presenta un paciente para dirigirlo directamente al centro sanitario que le garantice la mejor recuperación clínica. Los investigadores estiman que la correcta categorización de los pacientes y su consecuente traslado al hospital correcto podrían aumentar hasta en un 20 % el acceso a la terapia endovascular y adelantar el tratamiento en 2 horas, lo que supondría un incremento del 10 % en las probabilidades de recuperación.

RACE Plus: AI-driven application to allow pre-hospital diagnosis and management of stroke patients

Fase 1