Una innovadora tecnología de IA evalúa con precisión la gravedad de la insuficiencia cardíaca

La insuficiencia cardíaca (IC) es una afección compleja en la que el corazón no puede bombear sangre de manera eficaz para satisfacer las necesidades del cuerpo debido a problemas médicos subyacentes. Se caracteriza por episodios recurrentes y hospitalizaciones frecuentes. La IC afecta a más de 64 millones de personas en todo el mundo y sigue siendo una de las principales causas de muerte. La identificación temprana de la IC es esencial para un tratamiento eficaz y mejores resultados para los pacientes.

Tradicionalmente, el diagnóstico de la IC implica entrevistas con el paciente, electrocardiograma, ecocardiograma y análisis de laboratorio, un proceso que puede requerir mucho tiempo y experiencia especializada. Ahora se ha desarrollado una nueva tecnología basada en inteligencia artificial (IA) para automatizar la detección de la insuficiencia cardíaca, lo que permite a los médicos tomar decisiones más rápidas y mejor informadas.

Simplex Quantum (Shibuya, Japón), en colaboración con el Hospital Universitario de Tokio (Tokio, Japón), ha lanzado NIHA-HF, un innovador sistema de IA diseñado para evaluar con precisión la gravedad de la IC y monitorizar la progresión de la enfermedad mediante datos de ECG de una sola derivación de dispositivos ampliamente disponibles, como el Apple Watch. Una característica clave de esta tecnología es el índice de IC, una métrica generada por IA que permite la monitorización a demanda de la gravedad de la IC en el hogar. Este sistema es muy prometedor para reducir las hospitalizaciones al facilitar una intervención clínica más temprana. El modelo de IA se entrenó con más de 11.000 ECG anotados por médicos.

NIHA-HF detecta la insuficiencia cardíaca analizando un ECG de derivación I de 30 segundos. Utilizando el procesamiento avanzado de señales combinado con el aprendizaje profundo, esta tecnología puede aplicarse tanto a dispositivos convencionales de ECG de 12 derivaciones como a productos portátiles de ECG como los de derivación I. En un estudio publicado en el International Journal of Cardiology, el modelo de IA, entrenado con datos de ECG de 9.518 personas, logró una precisión del 91,6 % en la clasificación de la gravedad de la IC en categorías de sano, NYHA I-II (leve) y NYHA III-IV (moderada a grave). El modelo mostró valores de área bajo la curva (AUC) que alcanzaron 0,993, con una sensibilidad y especificidad que oscilaron entre el 89 % y el 97 %. Se encontró que el índice de IC se correlacionaba fuertemente con los niveles plasmáticos del péptido natriurético tipo B (BNP) (R = 0,74), un biomarcador bien establecido para la insuficiencia cardíaca.

"Este modelo de IA podría facilitar la monitorización no invasiva de la insuficiencia cardíaca a demanda, incluso antes de que aparezcan los síntomas", afirmó el Dr. Katsuhito Fujiu, profesor de proyecto en la Universidad de Tokio y autor principal del estudio. "Podría transformar radicalmente la forma en que atendemos a los pacientes con riesgo de agravamiento de la insuficiencia cardíaca, al proporcionar información oportuna tanto a los profesionales sanitarios como a los pacientes".

"Estos resultados validan la base clínica de nuestra solución y demuestran cómo la IA puede convertir dispositivos familiares en potentes herramientas médicas", añadió Ryu Saito, director ejecutivo de Simplex Quantum. "Nos enorgullece colaborar con instituciones de primer nivel para incorporar esta tecnología a la práctica diaria".

Enlaces relacionados:
Simplex Quantum
Hospital de la Universidad de Tokio