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Updated: Oct 21, 2025
08:10
Estimating Bilateral Atrial Function by Cardiovascular Magnetic Resonance Feature Tracking in Patients with Paroxysmal Atrial Fibrillation
Published on: July 20, 2022
1.8K
Redefinición de la respuesta al β-bloqueante en pacientes con insuficiencia cardíaca con ritmo sinusal y fibrilación
Andreas Karwath1, Karina V Bunting2, Simrat K Gill3
1Institute of Cancer and Genomic Sciences, University of Birmingham, Birmingham, UK; Health Data Research UK Midlands Site, Birmingham, UK.
Lancet (London, England)
|September 2, 2021
Resumen
La inteligencia artificial identificó grupos distintos de pacientes con insuficiencia cardíaca con fracción de eyección reducida (HFrEF). Este enfoque reveló subgrupos específicos que se benefician de los betabloqueantes, incluso en la fibrilación auricular.
Área de la Ciencia:
- Cardiología
- Inteligencia artificial
- Farmacogenómica
Sus antecedentes:
- La alta mortalidad persiste en la insuficiencia cardíaca con fracción de eyección ventricular izquierda reducida (LVEF) a pesar de los tratamientos actuales.
- La interacción compleja de las comorbilidades y las respuestas individuales a los betabloqueantes sigue siendo incompleta.
- Se necesitan nuevos métodos analíticos para personalizar las estrategias de tratamiento de los pacientes con insuficiencia cardíaca.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar y validar un enfoque de inteligencia artificial (IA) para identificar grupos distintos de pacientes basados en comorbilidades y predecir la eficacia de los betabloqueantes.
- Estratificar a los pacientes con insuficiencia cardíaca y reducción de LVEF (HFrEF) en subgrupos con respuestas variables al tratamiento con betabloqueantes.
- Investigar las ideas impulsadas por la IA sobre la efectividad de los bloqueadores beta en pacientes con ritmo sinusal frente a la fibrilación auricular.
Principales métodos:
- Utilizó autoencoders variacionales basados en redes neuronales y agrupación jerárquica en datos agrupados de nueve ensayos controlados aleatorios de bloqueadores beta.
- Se evaluó la mortalidad por cualquier causa durante una mediana de seguimiento de 1,3 años, estratificada por el ritmo cardíaco electrocardiográfico.
- Validación de la identificación de clúster y la precisión del pronóstico del modelo de IA utilizando un enfoque de "dejar un ensayo fuera" y una validación externa en todos los ensayos.
Principales resultados:
- Se incluyeron 15.659 pacientes con EFVH (EFVH < 50%).
- En el ritmo sinusal, la mayoría de los grupos mostraron un beneficio en la mortalidad de los betabloqueantes (ORs 0,54 a 0,74), excepto en pacientes mayores con síntomas menos severos.
- En la fibrilación auricular, un grupo de pacientes más jóvenes con menor riesgo de mortalidad demostró una reducción significativa de la mortalidad con los betabloqueantes (OR 0,57, p=0,023), mientras que otros mostraron un efecto neutro.
Conclusiones:
- El agrupamiento impulsado por IA identificó efectivamente subgrupos pronósticos en pacientes con HFrEF tratados con betabloqueantes.
- El enfoque de la IA reveló perfiles específicos de pacientes con una eficacia subóptima del bloqueador beta en el ritmo sinusal.
- Crucialmente, la IA identificó un subgrupo de pacientes con fibrilación auricular que obtienen un beneficio significativo de mortalidad de los betabloqueantes, desafiando la percepción general de eficacia neutral en esta población.
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