IA detecta enfermedades cardíacas con más precisión que el oído humano

Con la ayuda de la Inteligencia Artificial (IA), una prueba económica que se encuentra en muchos consultorios médicos pronto podría usarse para detectar enfermedades cardíacas ocultas.  

Las cardiopatías estructurales, como las valvulopatías, las cardiopatías congénitas y otros problemas que deterioran la función cardíaca, afectan a millones de personas en todo el mundo. Sin embargo, a falta de una prueba de detección rutinaria y asequible, muchos problemas cardíacos estructurales pasan desapercibidos hasta que se ha perdido una función significativa.  

“Tenemos colonoscopias, tenemos mamografías, pero no tenemos equivalentes para la mayoría de las formas de enfermedades cardíacas”, dice Pierre Elias, profesor adjunto de medicina e informática biomédica en el Vagelos College of Physicians and Surgeons de la Universidad de Columbia y director médico de inteligencia artificial en NewYork-Presbyterian. 

Elias e investigadores de la Universidad de Columbia y el Hospital Presbiteriano de Nueva York desarrollaron una herramienta de detección impulsada por inteligencia artificial, EchoNext, que analiza datos del electrocardiograma (ECG) ordinario para identificar a los pacientes que deberían realizarse una ecografía (ecocardiograma), una prueba no invasiva que se utiliza para diagnosticar problemas cardíacos estructurales.  

El siguiente paso en la detección cardiovascular  

El ECG es la prueba cardíaca más utilizada en el ámbito sanitario. Esta prueba, que mide la actividad eléctrica del corazón, se suele emplear para detectar ritmos cardíacos anormales, arterias coronarias obstruidas e infartos previos. Los ECG son económicos, no invasivos y suelen administrarse a pacientes que reciben tratamiento por afecciones no relacionadas con cardiopatías estructurales. 

Si bien los ECG tienen sus usos, también tienen limitaciones. "En la facultad de medicina nos enseñaron que no se pueden detectar cardiopatías estructurales con un electrocardiograma", afirma Elias. 

Los ecocardiogramas, que utilizan ultrasonidos para obtener imágenes del corazón, pueden emplearse para diagnosticar definitivamente enfermedades valvulares, miocardiopatías, hipertensión pulmonar y otros problemas cardíacos estructurales que requieren medicación o tratamiento quirúrgico.  

EchoNext se diseñó para analizar datos de ECG ordinarios y determinar cuándo se justifica un seguimiento con ecografía cardíaca. El modelo de aprendizaje profundo se entrenó con más de 1,2 millones de pares de ECG y ecocardiogramas de 230.000 pacientes. En un estudio de validación realizado en cuatro sistemas hospitalarios, incluyendo varios campus del NewYork-Presbyterian, la herramienta de cribado demostró una alta precisión en la identificación de problemas cardíacos estructurales, como insuficiencia cardíaca por miocardiopatía, valvulopatía, hipertensión pulmonar y engrosamiento cardíaco grave.  

En una comparación directa con 13 cardiólogos en 3200 ECG, EchoNext identificó con precisión el 77 % de los problemas cardíacos estructurales. En cambio, los cardiólogos que realizaron un diagnóstico con los datos del ECG tuvieron una precisión del 64 %. 

Próximos pasos 

Elias y su equipo publicaron un conjunto de datos anónimos para ayudar a otros sistemas de salud a mejorar la detección de enfermedades cardíacas. Los investigadores también han iniciado un ensayo clínico para probar EchoNext en ocho servicios de urgencias.