Un nuevo estudio realizado en el laboratorio de hematología del Centro Médico Ichilov descubrió que la inteligencia artificial podría reducir significativamente la cantidad de análisis de sangre necesarios durante las evaluaciones médicas complejas, mediante el análisis de la información ya recopilada a través de las pruebas de rutina.

Los investigadores analizaron 7454 evaluaciones para detectar el anticoagulante lúpico, un autoanticuerpo asociado al síndrome antifosfolípido. Casi el 90 % de las evaluaciones arrojaron resultados negativos, y cada una incluyó un promedio de aproximadamente siete pruebas de coagulación diferentes.

Los investigadores intentaron determinar si las muestras con probabilidades de dar negativo podrían identificarse al principio del proceso, eliminando potencialmente la necesidad de realizar pruebas adicionales cuando la probabilidad de detectar el anticuerpo fuera extremadamente baja.

Utilizando los resultados de dos pruebas de coagulación realizadas de forma rutinaria, los investigadores desarrollaron un modelo de IA que analizó la relación entre los resultados e identificó patrones que indicaban si era probable que una evaluación completa resultara negativa.

Cuando el sistema clasificaba una muestra como altamente probable que fuera negativa, su predicción era correcta en aproximadamente el 98% de los casos.

Los investigadores recalcaron que esta tecnología no pretende sustituir las pruebas existentes ni determinar de forma independiente si un paciente es positivo o negativo. Las muestras que no puedan identificarse con un alto grado de certeza como negativas continuarán sometiéndose al proceso de análisis estándar completo.

Si este método resulta exitoso en otros laboratorios, los investigadores afirman que podría reducir la cantidad de pruebas complejas realizadas, acortar los tiempos de espera para obtener los resultados y ahorrar recursos de laboratorio.

El estudio fue publicado en la revista Digital Medicine del grupo Nature y fue dirigido por el Dr. Bentzi Katz, director del laboratorio de hematología de Ichilov, junto con investigadores de Ichilov y de la Universidad de Tel Aviv.