Herramienta de IA ayuda a diagnosticar ataques cardíacos utilizando tecnología de electrocardiograma

Para diagnosticar afecciones como ataques cardíacos y alteraciones del ritmo cardíaco, los médicos generalmente dependen de electrocardiogramas (ECG) de 12 derivaciones, configuraciones sofisticadas que implican colocar múltiples electrodos alrededor del pecho y las extremidades para capturar la actividad eléctrica del corazón. Estos ECGs requieren equipo especializado y personal capacitado, lo cual no está disponible en todas las clínicas. Ahora, un equipo de científicos y médicos ha demostrado que las enfermedades cardíacas se pueden diagnosticar con una precisión comparable utilizando sólo tres electrodos y una herramienta de inteligencia artificial (IA).

En sus hallazgos publicados el 1 de agosto de 2024 en npj Digital Medicine, investigadores de Scripps Research (La Jolla, CA, EUA) demostraron que su algoritmo de IA podía recrear ECG completos de 12 derivaciones utilizando datos de solo tres derivaciones de ECG. Además, los médicos pudieron detectar ataques cardíacos con casi la misma precisión utilizando los ECG generados por IA que con los ECG tradicionales de 12 derivaciones. Para desarrollar esta herramienta de inteligencia artificial, el equipo utilizó más de 600.000 ECG de 12 derivaciones previamente recolectados de pacientes, de los cuales aproximadamente la mitad mostraban ritmos normales y la otra mitad presentaba diversas afecciones cardíacas. Experimentaron para determinar qué combinaciones de dos o tres electrodos podrían usarse para que la IA recree con precisión los datos de 12 derivaciones.

Luego, el equipo evaluó un conjunto de 238 ECG, la mitad de los cuales indicaban un ataque cardíaco. A los cardiólogos se les mostraron los ECG originales de 12 derivaciones o los reconstruidos por la IA a partir de tres derivaciones elegidas, sin saber cuál era cuál. os cardiólogos identificaron con precisión los signos de ataques cardíacos en el 81.4 % de los casos en los ECGs generados por la IA, acercándose al 84.6 % de precisión de los ECGs tradicionales de 12 derivaciones. Los investigadores señalaron que antes de que este algoritmo pueda integrarse en la toma de decisiones clínicas, se necesitan más estudios prospectivos con varios grupos de pacientes y en diversos entornos clínicos. No obstante, si la herramienta mantiene su eficacia, podría facilitar el uso de ECG en entornos que carecen de equipo y personal especializados, lo que podría acelerar los diagnósticos y tratamientos para los pacientes.

"Esto abre la puerta para que los pacientes puedan obtener datos clínicos urgentes y de muy alta calidad sin tener que viajar a algún lugar que tenga un ECG de 12 derivaciones", dijo el cardiólogo Evan Muse, MD, PhD, líder de genómica cardiovascular en Scripps Research Translational Institute, profesor asistente de Medicina Molecular en Scripps Research y coautor principal del nuevo artículo. "Probablemente signifique no sólo un mayor acceso a la tecnología de ECG, sino también una reducción de los costos y una mayor seguridad del paciente".

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