Herramienta de IA interpreta ecocardiogramas en minutos

Los cardiólogos utilizan la ecocardiografía para diagnosticar diversas anomalías funcionales o estructurales del corazón. Utilizando a menudo más de 100 vídeos e imágenes que capturan diferentes partes del corazón, los ecocardiografistas realizan decenas de mediciones, como el tamaño y la forma del corazón, el grosor de los ventrículos y el movimiento y la función de cada cámara cardíaca, para evaluar la salud cardíaca del paciente. Ahora, un nuevo estudio ha demostrado que una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) puede interpretar ecocardiogramas con gran precisión en tan solo unos minutos.

En el estudio dirigido por la Facultad de Medicina de Yale (YSM, New Haven, CT, EUA), los investigadores descubrieron que la herramienta de IA PanEcho podía realizar 39 tareas de diagnóstico basadas en ecocardiografía multivista y detectar con precisión afecciones como la estenosis aórtica grave, la disfunción sistólica y la fracción de eyección del ventrículo izquierdo, entre otras. Este estudio se basa en publicaciones previas que demostraron la precisión de la tecnología.

PanEcho se desarrolló utilizando 999.727 vídeos ecocardiográficos recopilados de pacientes de Yale New Haven Health entre enero de 2016 y junio de 2022. Posteriormente, los investigadores validaron la herramienta utilizando estudios de 5.130 pacientes de Yale New Haven Health, así como tres cohortes de datos externos. Para validar la precisión del modelo con ecografías en el punto de atención, los investigadores utilizaron imágenes del servicio de urgencias del Hospital Yale New Haven, que realiza ecografías en el punto de atención como parte de la atención rutinaria.

Aunque PanEcho aún no está disponible para uso clínico, el artículo publicado en la revista JAMA analiza varias posibles aplicaciones clínicas futuras de la tecnología. Por ejemplo, los ecocardiografistas podrían utilizar la herramienta como lector preliminar para evaluar imágenes y vídeos en el laboratorio de ecocardiografía. También podría servir como una segunda mirada para identificar anomalías que podrían pasar desapercibidas en las bases de datos existentes.

Los investigadores señalan además que esta tecnología podría ser especialmente valiosa en entornos con recursos limitados, donde el acceso a equipos y especialistas en ecocardiografía es escaso. En estos contextos, los clínicos suelen depender de dispositivos portátiles de ultrasonido en el punto de atención, que generan imágenes de menor calidad y más difíciles de interpretar.

El equipo está trabajando actualmente en estudios para evaluar cómo el uso de la herramienta podría transformar la atención al paciente en el laboratorio de ecocardiografía de Yale. El modelo completo y sus ponderaciones están disponibles en código abierto, y el equipo de investigación anima a otros investigadores a probar el modelo con sus estudios ecocardiográficos e implementar mejoras.

“La herramienta ahora puede medir y evaluar una amplia gama de afecciones cardíacas, lo que la hace mucho más atractiva para su uso clínico futuro”, afirmó Evangelos K. Oikonomou, MD, DPhil, investigador clínico (medicina cardiovascular) y coautor principal del estudio. “Si bien es muy precisa, puede ser menos interpretable que la lectura de un médico. Sigue siendo un algoritmo y requiere supervisión humana”.

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Facultad de Medicina de Yale