La disfunción sistólica del ventrículo izquierdo (VI) es una condición médica caracterizada por una debilidad en la cámara principal del corazón que disminuye significativamente la capacidad de bombeo del corazón, lo que a menudo conduce a hospitalizaciones frecuentes y duplica el riesgo de muerte prematura. Si bien esta afección se puede prevenir con la detección temprana y el inicio oportuno de la medicación, la identificación de la enfermedad antes de la aparición de los síntomas sigue siendo un desafío.
Sin la ayuda de un ecocardiograma o una resonancia magnética nuclear (RMN), un cardiólogo no puede diagnosticar a los pacientes con disfunción del VI.
La detección amplia de este trastorno a menudo está limitada debido a las limitaciones tecnológicas y la disponibilidad de experiencia. Sin embargo, el electrocardiograma (ECG) es la prueba diagnóstica más accesible a nivel mundial en la práctica clínica cardiovascular. Ahora,
Un equipo de investigadores de la Escuela de Medicina de Yale (New Haven, CT, EUA) ha ideado un nuevo método basado en inteligencia artificial (IA) para la interpretación de ECG destinado al uso mundial.
Su diseño incorporó casi 400.000 ECG combinados con datos sobre disfunción cardíaca de pruebas de imágenes.
El algoritmo se probó en varios formatos utilizando datos de varias clínicas y hospitales de EE. UU., así como de una gran cohorte comunitaria en Brasil.
«Demostramos que una simple foto o imagen escaneada de un ECG de 12 derivaciones, la prueba cardíaca más reconocida y fácil de obtener, puede proporcionar información clave sobre los trastornos de la función y la estructura cardíaca», dijo Rohan Khera, MD, MS, y su equipo del Laboratorio de Ciencias de Datos Cardiovasculares (CarDS). «Esto abre la posibilidad de traer finalmente una herramienta de detección para tales trastornos que afectan hasta uno de cada 20 adultos en todo el mundo.
Su diagnóstico se retrasa con frecuencia ya que las pruebas avanzadas no están disponibles o solo están reservadas para aquellos con enfermedad sintomática. Ahora podemos identificar estos pacientes con una simple aplicación web o de teléfono inteligente”.
“Nuestra herramienta de IA permite el diagnóstico y el tratamiento tempranos y también identifica a las personas con riesgo futuro de desarrollar disfunción del VI”, agregó Khera. «Los hallazgos representan nuestro esfuerzo continuo para hacer que la aplicación de la inferencia de ECG avanzada impulsada por IA sea accesible».
«Nuestro enfoque crea un súper lector de imágenes de ECG, que identifica firmas de disfunción sistólica del VI, que el ojo humano no puede descifrar con precisión», dijo Veer Sangha, el primer autor del estudio, miembro del CarDS Lab y Rhodes Scholar.
