Internistas españoles predicen riesgo de sangrado en terapia anticoagulante

Identificar pacientes con tromboembolismo venoso (TEV) con mayor riesgo de sangrado mayor (MB) durante los primeros tres meses de terapia anticoagulante es posible, según plasma un estudio reciente que han liderado dos médicos internistas españoles. Se trata de la conclusión principal de la investigación, que ahonda en el uso de la inteligencia artificial en el campo de la Hematología. Tal y como afirman los autores del estudio, con el presente trabajo han mejorado “ligeramente” los resultados de los métodos tradiciones en una cohorte de validación prospectiva, aunque no haya sido validado en una cohorte externa.

Y es que la investigación, que ha sido publicada en el British Journal of Haematology, muestra el rendimiento actual de un método destinado a mejorar la capacidad predictiva del sangrado mayor en los pacientes con tromboembolismo venoso, tal y como explican los autores. “Identificar a un paciente con alto riesgo de sangrado puede ser útil para que el médico guíe la selección del fármaco anticoagulante, la dosis y la duración más apropiados”, subrayan los investigadores. A su vez, enfatizan que los pacientes con TEV tienen factores de riesgo específicos de hemorragia, que son “diferentes” a los de los pacientes con fibrilación auricular o valvulopatía, como pueden ser cánceres.

Para llevar a cabo el estudio, los científicos han analizado una muestra de 731 pacientes, en la que creen que podrían haber evitado cerca de setenta eventos de MB si los facultativos conocieran el riesgo de dichos pacientes: “Si los médicos asistentes hubieran conocido el riesgo antes y hubieran decidido suspender prematuramente la anticoagulación de los 731 pacientes identificados por el algoritmo, se podrían haber evitado alrededor de 73 eventos de sangrado mayor”. No obstante, los autores señalan que ese “beneficio potencial” debe sopesarse con el riesgo de exponerlos a un mayor riesgo de recurrencias de tromboembolismo venoso.

Eventos de sangrado mayor dependen al “azar”

“Suponemos que hay eventos de mayor sangrado que actualmente son impredecibles, que dependen del azar y de las circunstancias de vida de los pacientes, y eventos de MB que dependen de predictores dinámicos que no se pueden identificar en el momento diagnóstico pero que pueden influir en la aparición de eventos de mayor sangrado en el futuro”, comentan los investigadores. Algunos de esos predictores, detallan, son, entre otros, el uso de medicamentos antiinflamatorios no esteroideos, procedimientos invasivos y nuevas comorbilidades.

El estudio recuerda que el sangrado mayor es la complicación “más temida” del tratamiento anticoagulante en pacientes con tromboembolismo venoso. Añaden que su incidencia en los primeros tres meses de tratamiento es del 2,3 por ciento, y del 0,55 por ciento en sangrado fatal. “Para prevenir estas complicaciones, se han hecho esfuerzos considerables durante las últimas décadas para identificar a los pacientes con mayor riesgo de sangrado”, detalla la investigación.

Es por ello que los autores inciden en que existe la “necesidad” de mejorar las herramientas de pronóstico para la toma de decisiones en la práctica clínica: “Los métodos de aprendizaje automático supervisado de inteligencia artificial pueden aprender de grandes bases de datos y predecir resultados con mejores métricas que los modelos lineales tradicionales”. Además, apuntan a que los futuros estudios deberían centrarse en el “beneficio en el cuidado del paciente”, así como mejorar las técnicas de pronóstico. “Serán necesarios para evaluar completamente la utilidad clínica de la técnica”, concluyen.