Para diagnosticar afecciones cardíacas, incluidos ataques cardíacos y arritmias, los médicos generalmente dependen de electrocardiogramas (ECG) de 12 derivaciones: electrodos y cables alrededor del pecho y las extremidades para detectar la compleja actividad eléctrica del corazón. Pero estos ECG requieren equipo y experiencia especiales, y no todas las clínicas son capaces de realizarlos.
Ahora, un equipo de científicos y médicos de Scripps Research ha demostrado que las enfermedades cardíacas se pueden diagnosticar con una precisión casi exacta utilizando solo tres electrodos y una herramienta de inteligencia artificial (IA). En un estudio publicado el 1 de agosto de 2024 Medicina digital NPJ, los científicos informaron que su algoritmo de IA podía reconstruir ECG completos de 12 derivaciones con datos de solo tres derivaciones de ECG. Además, los médicos pueden identificar ataques cardíacos con casi la misma precisión cuando revisan un ECG generado por IA en comparación con un ECG real de 12 derivaciones.
“Esto abre la puerta para que los pacientes obtengan datos clínicos urgentes y de muy alta calidad sin tener que viajar a un lugar que tenga un ECG de 12 derivaciones”, dice el cardiólogo Evan Muse, MD, Ph.D., quien. son líderes en genómica cardiovascular. Profesor asistente de Medicina Molecular en el Scripps Research Translational Institute, Scripps Research y coautor principal del nuevo artículo. “Esto significa potencialmente no sólo un mayor acceso a la tecnología de ECG, sino también una reducción de costos y una mayor seguridad del paciente”.
Para construir la nueva herramienta de IA, el equipo utilizó datos de más de 600.000 ECG de 12 derivaciones recopilados de pacientes. Aproximadamente la mitad de estos ECG tenían ritmos de salud normales, mientras que el resto tenía anomalías cardíacas. Giorgio Coir, Ph.D., director de inteligencia artificial en el Scripps Research Translational Institute, profesor asistente de medicina digital en Scripps Research y coautor principal del artículo, comenzó a probar qué combinaciones de solo dos o tres electrodos para la IA. puede ser usado. 12 Reconstruya los datos del cliente potencial.
“Sabíamos que los clientes potenciales estaban relacionados de alguna manera. El algoritmo de aprendizaje profundo nos permitió procesar un conjunto de datos muy grande y comprender las relaciones entre los clientes potenciales, lo que hizo posible reconstruir un total de 12 clientes potenciales. “Comenzamos a esperar una reconstrucción completa. con los leads, porque son los más fáciles de configurar para los no expertos”, afirma Quer. “Pero descubrimos que obtuvimos datos mucho mejores cuando incluimos también el plomo en el pecho”.
Luego, los investigadores tomaron un conjunto de 238 ECG, la mitad de los cuales mostraban signos de un ataque cardíaco. Mostraron a los cardiólogos el ECG original de 12 derivaciones o un ECG reconstruido con IA utilizando datos de tres derivaciones seleccionadas. Los cardiólogos no pudieron identificar cuál era cuál, y también identificaron correctamente el 81,4 por ciento de los signos de ataque cardíaco en los ECG generados por IA, en comparación con el 84,6 por ciento de precisión de los ECG originales de 12 derivaciones.
“Para nosotros era importante demostrar no sólo que el algoritmo funciona a nivel técnico, sino que los cardiólogos pueden interpretar con precisión los datos generados por el algoritmo”, afirma Quer.
Según los investigadores, se necesitarán estudios prospectivos en diferentes poblaciones de pacientes y en diferentes entornos clínicos antes de que el algoritmo pueda usarse para la toma de decisiones clínicas. Sin embargo, si la herramienta continúa funcionando bien, podría abrir la puerta a que los ECG se realicen en nuevos entornos con equipos y médicos menos especializados, y para los pacientes, eso significa un diagnóstico y tratamiento más rápido.
“Este es un gran caso para que la IA (tomar algunas derivaciones de un electrocardiograma (de 12 derivaciones)) sea extraordinariamente informativa, lo que tendrá grandes implicaciones prácticas para los pacientes en el futuro”, afirmó el Dr. Eric Topol. Director y dice. Fundador del Scripps Research Translational Institute y vicepresidente ejecutivo de Scripps Research.
La investigación es parte de una creciente cartera de trabajos que amplían el uso de herramientas de inteligencia artificial en la detección y el diagnóstico de enfermedades cardíacas. En 2023, el grupo de Quer informó que un solo parche de ECG usado durante dos semanas podría ayudar a determinar qué pacientes tienen mayor riesgo de fibrilación auricular.
“Este nuevo trabajo es sólo un ejemplo de cómo podemos utilizar la IA para permitir cosas que nunca pudimos hacer en el pasado”, afirma Quer.
