Tecnología para el diagnóstico preciso de trastornos cardíacos.
Créditos de las imagenes: Technion Press Room.
Investigadores de Israel, junto acolegas en Rusia, han desarrollado una tecnología para el diagnóstico preciso de trastornos cardíacos. Se basan en el análisis automatizado de electrocardiografía rutinaria.
Los investigadores han desarrollado una tecnología para la detección precisa de problemas cardíacos. También han creado una base de datos y una herramienta analítica que proporcionará a los médicos un diagnóstico automático. De momento trabaja sobre una combinación de ocho tipos de enfermedades cardíacas, de forma rápida y con una precisión sin precedentes.
El estudio, publicado en Nature Research’s Scientific Reports, fue dirigido por la profesora Yael Yaniv, el profesor Assaf Schuster, Vadim Gliner y Arutyun Avetisyan.
La electrocardiografía.
La electrocardiografía (ECG) es la tecnología más utilizada para el diagnóstico de cambios en la función cardíaca.
Fue demostrado por primera vez en 1903, otorgando a su inventor, Willem Einthoven, el Premio Nobel de Fisiología o Medicina en 1924.
A diferencia de la primera máquina de electrocardiograma, que pesaba más de 250 kilogramos, las máquinas de hoy son dispositivos móviles, que en base a una prueba rápida, entregan datos sobre el estado del corazón, incluidas arritmias y otros trastornos.
La prueba está ampliamente disponible.
La prueba (no invasiva) mide las señales eléctricas generadas por el tejido del músculo cardíaco mediante el uso de electrodos externos colocados en 12 lugares del cuerpo, que entregan mediciones desde 12 ángulos diferentes (“derivaciones”). Gracias a la relativa simplicidad de la prueba y al bajo costo del dispositivo, la prueba está disponible incluso en clínicas pequeñas y remotas.
Pero a pesar del importante desarrollo de la tecnología ECG y la reducción del tamaño del dispositivo a las dimensiones que conocemos hoy, no ha habido ningún cambio en el método utilizado para interpretar los resultados.
Siguen siendo interpretados por un cardiólogo. Naturalmente, este método implica elementos subjetivos y, por lo tanto, no es de extrañar que diferentes cardiólogos lleguen a conclusiones clínicas diferentes sobre la base de la misma impresión.
La interpretación es el cuello de botella.
Siendo este el caso, la interpretación es el cuello de botella que ha sido fuente de preocupación para muchos equipos de investigación en todo el mundo. Los intentos de automatizar la interpretación comenzaron en 1957, principalmente en el contexto de la fibrilación ventricular, pero el rendimiento de estos sistemas no fue impresionante.
Incluso la introducción de la IA hasta ahora solo ha llevado al análisis de una impresión a la vez y no ha proporcionado un nivel de precisión especialmente alto. Como resultado, el riesgo de infradiagnóstico de enfermedad cardíaca crítica sigue sin resolverse.
Es por eso que la tecnología desarrollada por los investigadores de Israel y sus colegas rusos es tan buena noticia. Ella demuestra una precisión sin precedentes en la interpretación de numerosos resultados de ECG y ofrece un diagnóstico de diferentes trastornos cardíacos.
Inteligencia Artificial y trastornos cardíacos.
La tecnología analiza automáticamente los resultados del ECG (o imágenes escaneadas de las señales) basándose en redes neuronales aumentadas, una de las herramientas más eficientes en el mundo de la IA.
Estas redes aprenden diferentes patrones al recibir capacitación en numerosas muestras. Para validar el desarrollo, se usó en más de 40 mil registros de ECG estándar. Se trata de ECG realizados en más de 6,800 pacientes en 11 hospitales.
Estas decenas de miles de pruebas las revisaron e interpretaron cardiólogos. Ellos las fueron clasificando de acuerdo con nueve categorías diferentes: función cardíaca normal y ocho trastornos clínicos.
El nuevo sistema demostró una precisión promedio del 96% en el diagnóstico de las diversas condiciones, en comparación con el 80% de los algoritmos disponibles actualmente. El nuevo sistema monitorea todas las condiciones clínicas con un nivel de precisión superior al alcanzado por sus predecesores: la fibrilación ventricular, por ejemplo, se diagnosticó con un 98% de precisión en comparación con el 92% de los algoritmos disponibles actualmente.
El bloqueo de rama izquierda (BRI), bloqueo de los impulsos eléctricos al ventrículo izquierdo del corazón, se diagnosticó con una precisión del 100% frente al 85%. La función cardíaca normal se diagnosticó con una precisión del 96% en comparación con el 82%.
Este logro allana el camino para la detección temprana de enfermedades cardíacas, incluso confiando en fotografías de un teléfono inteligente. Se enfatizan que el sistema no reemplaza al médico, sino que proporciona una forma de “segunda opinión”. Por otro lado es probable que detecte problemas que una revisión humana, sin importar cuán profesional sea, puede pasar por alto.
Los investigadores ofrecen una base de datos de código abierto para el beneficio de los médicos y otros usuarios.
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