Un algoritmo de IA podría ayudar a predecir qué pacientes podrían desarrollar problemas cardíacos importantes con años de antelación, basándose únicamente en las lecturas del ECG.
En un estudio, publicado hoy en The European Heart Journal, los investigadores descubrieron que su IA podía detectar cambios muy tempranos en la estructura del corazón a partir de un ECG, una prueba común que muestra la actividad eléctrica del corazón.
El algoritmo avanzado podría detectar problemas en las válvulas del corazón (que mantienen el flujo de sangre en la dirección correcta a través de las cámaras del corazón) incluso antes de la aparición de síntomas o cambios físicos que pueden detectarse mediante ecografías.
La IA pudo predecir con precisión quién desarrollaría fugas significativas en las válvulas mitral, tricúspide o aórtica, afecciones conocidas como cardiopatías valvulares regurgitantes. Identificó correctamente el riesgo de una válvula cardíaca con fugas en los años posteriores al ECG (de mayor a menor) en aproximadamente el 69-79 % de los casos.
Las personas marcadas como «de alto riesgo» por el algoritmo tenían hasta 10 veces más probabilidades de desarrollar estas enfermedades que aquellas clasificadas como de menor riesgo.
Según el equipo del Imperial College London y del Imperial College Healthcare NHS Trust, sus predicciones mejoradas con IA podrían transformar potencialmente el enfoque de los médicos para tratar la enfermedad de la válvula cardíaca.
Se estima que 41 millones de personas en todo el mundo, incluyendo 1,5 millones en el Reino Unido, padecen estas enfermedades de las válvulas cardíacas, que pueden provocar insuficiencia cardíaca, hospitalizaciones y la muerte. El diagnóstico temprano es clave para un tratamiento exitoso. Sin embargo, los síntomas, que pueden incluir dificultad para respirar, mareos, cansancio y palpitaciones, pueden confundirse fácilmente con otras causas, mientras que algunos pacientes no presentan síntomas hasta que la enfermedad está avanzada.
Detección temprana
El Dr. Arunashis Sau, uno de los líderes del estudio, profesor clínico académico del Instituto Nacional del Corazón y los Pulmones del Imperial College de Londres y residente de cardiología del Imperial College Healthcare NHS Trust, afirmó: «Nuestros corazones son órganos increíblemente complejos y que trabajan arduamente, pero rara vez les prestamos atención a menos que algo salga mal. Para cuando aparecen los síntomas y los cambios estructurales en el corazón, puede ser demasiado tarde para hacer algo al respecto. Nuestro trabajo está aprovechando la IA para detectar cambios sutiles en la etapa más temprana a partir de una prueba sencilla y común, y creemos que esto podría ser realmente transformador para médicos y pacientes. En lugar de esperar a que aparezcan los síntomas o depender únicamente de pruebas de imagen costosas y que requieren mucho tiempo, podríamos utilizar ECG mejorados con IA para detectar a las personas con mayor riesgo antes que nunca. Esto significa que muchas más personas podrían recibir la atención que necesitan antes de que su afección oculta afecte su calidad de vida o se convierta en una amenaza para su vida».
El estudio formó parte de una colaboración internacional liderada por los investigadores Dres. Sau y Dr. Fu Siong Ng, con la participación de investigadores en China, con sede en el Hospital Zhongshan de Shanghái. Los modelos de IA se entrenaron utilizando casi un millón de registros de ECG y ecocardiogramas de más de 400.000 pacientes en China. Posteriormente, la tecnología se probó en un grupo independiente de más de 34.000 pacientes en Estados Unidos, demostrando su eficacia en poblaciones y sistemas de salud con diversidad étnica.
Los problemas con las válvulas cardíacas pueden manifestarse inicialmente como cambios muy pequeños en la actividad eléctrica del corazón, imperceptibles para los médicos. Estos cambios eléctricos se intensifican, pero para entonces, los síntomas suelen haber empezado a manifestarse. El sistema de IA puede detectar estos sutiles patrones eléctricos mucho antes, con suerte incluso antes de que se presenten los síntomas.
El Dr. Ng, autor principal, profesor de electrofisiología cardíaca en el Instituto Nacional del Corazón y los Pulmones del Imperial College de Londres y cardiólogo consultor del Imperial College Healthcare NHS Trust y del Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust, dijo:
La IA tiene un enorme potencial para mejorar la atención médica en todo el mundo, pero requiere enormes cantidades de datos para entrenar y probar estos algoritmos. Nuestro trabajo es un ejemplo de los beneficios de la colaboración internacional en este campo en rápido crecimiento. Al entrenar el modelo en una población casi exclusivamente china y luego probarlo en una cohorte estadounidense, podemos demostrar que nuestra herramienta de IA tiene el potencial de aplicarse en diversos países y entornos de todo el mundo. Esto, en última instancia, significa que tiene el potencial de ayudar a aún más pacientes.
Trabajo continuo
La investigación se deriva del desarrollo por parte del equipo del modelo de estimación de riesgo de IA-ECG, conocido como AIRE, que permite predecir el riesgo de los pacientes de desarrollar y empeorar una enfermedad a partir de un ECG. Otros modelos de IA de este proyecto se han entrenado para analizar ECG y predecir problemas como el riesgo de cardiopatía en mujeres , riesgos para la salud como la muerte prematura, la hipertensión arterial y la diabetes tipo 2.
Los ensayos de AIRE en el NHS ya están planificados para finales de 2025. Estos evaluarán los beneficios de implementar el modelo con pacientes reales de hospitales de Imperial College Healthcare NHS Trust y Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust.
Esta investigación fue financiada por la Fundación Británica del Corazón a través de una Beca de Formación en Investigación Clínica de la BHF al Dr. Sau, una Beca del Programa de la BHF al Dr. Fu Siong Ng y el Centro de Excelencia en Investigación de la BHF del Imperial College de Londres. También contó con el apoyo del Centro de Investigación Biomédica Imperial del NIHR , una colaboración de investigación traslacional entre el Imperial College Healthcare NHS Trust y el Imperial College de Londres.
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Electrocardiografía mejorada con inteligencia artificial para predecir valvulopatías regurgitantes: un estudio internacional , de Yixiu Liang, Arunashis Sau, et al. , publicado en el European Heart Journal. DOI: 10.1093.
Imperial College London News. S. R. Traducido al español
