Herramienta de IA ayuda a localizar células cardíacas problemáticas en la taquicardia ventricular

La taquicardia ventricular es una afección potencialmente mortal en la que el ritmo cardíaco se altera repentinamente. A menudo se trata con ablación por catéter, un procedimiento en el que se utiliza energía para destruir las células que generan impulsos anormales. Sin embargo, localizar con precisión estas células sigue siendo difícil, y más de la mitad de los pacientes recaen en un año porque algunas células problemáticas no reciben tratamiento. Ahora, la inteligencia artificial (IA) podría ayudar a abordar este desafío.

Investigadores del King's College London (KCL, Londres, Reino Unido), en colaboración con el University College London (UCL, Londres, Reino Unido) y socios internacionales, han desarrollado una herramienta de IA para identificar células causantes de arritmias. La herramienta analiza señales eléctricas complejas recopiladas durante el mapeo cardíaco y detecta patrones que los médicos podrían pasar por alto. Al proporcionar una orientación más precisa para los procedimientos de ablación, busca mejorar los resultados de los pacientes y reducir las tasas de recaída.

Para comprobar su eficacia, el equipo utilizó modelos porcinos, ya que sus corazones se asemejan mucho a los humanos. Se indujo taquicardia ventricular en 13 cerdos y se registraron miles de señales eléctricas. Se evaluaron cuatro algoritmos de aprendizaje automático, siendo el modelo de bosque aleatorio el que mostró el mejor desempeño. Este identificó las células problemáticas con una sensibilidad del 81,4 % y una especificidad del 71,4 %, demostrando un gran potencial para guiar la terapia de ablación.

Los hallazgos, publicados en European Heart Journal - Digital Health , demuestran que la IA puede apoyar a los cardiólogos durante los procedimientos de ablación, reduciendo potencialmente tanto el riesgo de recaída como la dependencia de intervenciones más amplias. Los investigadores están perfeccionando ahora su enfoque con métodos de IA más avanzados, incluidos las redes neuronales gráficas, que han mostrado resultados iniciales prometedores. Ya se están llevando a cabo estudios en humanos para evaluar la utilidad clínica del modelo.

“Consideramos este estudio como un primer paso hacia el desarrollo de un sistema automatizado que guíe a los cardiólogos en la identificación de los objetivos óptimos de ablación”, dijo el Dr. Michele Orini, profesor titular en Ingeniería Sanitaria en KCL. “Nuestro objetivo es mejorar los resultados de los pacientes, reducir el riesgo y acortar la duración y el coste del procedimiento”.