Investigadores de la Universidad de Columbia presentan EchoNext, una herramienta de inteligencia artificial que analiza datos de ECG para identificar enfermedades cardíacas estructurales ocultas, transformando potencialmente el diagnóstico y el tratamiento tempranos.
La inteligencia artificial está revolucionando la detección de enfermedades cardíacas, gracias a una nueva herramienta desarrollada por investigadores de la Universidad de Columbia y el NewYork-Presbyterian.
Las enfermedades cardíacas estructurales, incluidas afecciones como la enfermedad valvulológica y los defectos congénitos, a menudo permanecen ocultas hasta que alcanzan etapas avanzadas.
Para abordar este problema, un equipo de investigación dirigido por 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 el NewYork-Presbyterian, desarrolló EchoNext.
Esta herramienta de detección impulsada por inteligencia artificial puede analizar datos del electrocardiograma (ECG) para identificar qué pacientes requieren un ecocardiograma, una prueba de ultrasonido más detallada.
En un estudio histórico publicado En la revista Nature, EchoNext mostró una precisión superior en el diagnóstico de enfermedades cardíacas estructurales en comparación con los cardiólogos.
“EchoNext básicamente utiliza la prueba más económica para determinar quién necesita la ecografía más costosa”, explicó Elias en un comunicado de prensa. “Detecta enfermedades que los cardiólogos no pueden detectar con un ECG. Creemos que la combinación del ECG con IA tiene el potencial de crear un paradigma de detección completamente nuevo”.
Potencial transformador
El ECG típico mide la actividad eléctrica del corazón y se utiliza ampliamente para detectar arritmias y otras afecciones. Sin embargo, tradicionalmente no puede identificar cardiopatías estructurales.
EchoNext cambia eso al aprovechar la IA para analizar datos de ECG y predecir cuándo es necesario un seguimiento con un ecocardiograma.
La herramienta se entrenó con un amplio conjunto de datos de 1.2 millones de pares de ECG-ecocardiogramas de 230,000 pacientes.
En una validación posterior, superó a 13 cardiólogos al identificar con precisión el 77% de los problemas cardíacos estructurales, en comparación con el 64% de los cardiólogos.
Para probar su aplicación en el mundo real, los investigadores evaluaron a casi 85,000 pacientes sometidos a ECG sin ecocardiogramas previos. EchoNext detectó que alrededor del 9 % presentaba un alto riesgo de cardiopatía estructural no diagnosticada.
Los seguimientos realizados durante un año revelaron que casi tres cuartas partes de estos individuos de alto riesgo fueron diagnosticados con dichas afecciones, lo que ilustra la eficacia de la herramienta.
Implicaciones para la atención sanitaria
La introducción de EchoNext podría tener un impacto significativo en la detección temprana y el tratamiento de la enfermedad cardíaca estructural.
Con más de 400 millones de ECG realizados a nivel mundial cada año, esta herramienta de IA tiene el potencial de convertir cada uno de ellos en una oportunidad de diagnóstico e intervención oportuna.
“No se puede tratar a un paciente que desconocemos”, añadió Elias. “Con nuestra tecnología, podríamos convertir los aproximadamente 400 millones de ECG que se realizarán en todo el mundo este año en 400 millones de oportunidades para detectar cardiopatías estructurales y, potencialmente, administrar un tratamiento vital en el momento más oportuno”.
Directrices para el futuro
Los investigadores han puesto a disposición el conjunto de datos anónimos para ayudar a otros sistemas de salud a mejorar sus procesos de detección de enfermedades cardíacas. Actualmente, también están llevando a cabo un ensayo clínico para probar EchoNext en ocho servicios de urgencias.
Fuente: Columbia Uiversity