Un algoritmo de inteligencia artificial desarrollado por un equipo del Instituto Cardíaco de Montreal ha demostrado ser tan eficaz como, o incluso superior a, los humanos en la interpretación de electrocardiogramas.
La herramienta es capaz de detectar incluso trastornos invisibles al ojo humano, cuyos primeros síntomas podrían no manifestarse hasta meses después, según explicó uno de los líderes del proyecto.
“Podemos detectar insuficiencia cardíaca (…) o predecir el riesgo de arritmia en personas que no la presentan actualmente, pero que podrían desarrollarla en los próximos años, o detectar enfermedades genéticas”, explicó el Dr. Robert Avram, cardiólogo del ICM.
“Estas son enfermedades que tradicionalmente no se pueden detectar a partir de un ECG, pero gracias a nuestro modelo, somos capaces de detectarlas con muy buena precisión.”
El modelo DeepECG, desarrollado principalmente por Alexis Nolin-Lapalme y Achille Sowa, fue entrenado con más de un millón de resultados de ECG y posteriormente validado de forma retrospectiva en once centros internacionales.
DeepECG es el primer modelo de ECG “fundamental” de código abierto del mundo, afirmó el Dr. Avram. Esto significa que hospitales y centros de investigación de todo el mundo pueden adaptarlo a su población local para desarrollar nuevos biomarcadores cardíacos, incluso con datos limitados.
“A partir de un electrocardiograma, un cardiólogo puede detectar varias enfermedades”, dijo el Dr. Avram. “Pero al entrenar un modelo fundamental, también podemos enseñar al algoritmo a detectar enfermedades que son invisibles a simple vista y no detectables por los medios convencionales que tenemos en medicina.”
DeepECG puede detectar afecciones que incluso los ojos más expertos podrían pasar por alto, como una fuerza cardíaca reducida, enfermedades estructurales del corazón, como la estenosis aórtica o la dilatación del músculo cardíaco, o firmas eléctricas asociadas a enfermedades cardíacas hereditarias.
Los investigadores señalan que la herramienta ofreció un rendimiento “robusto” incluso en presencia de problemas menos frecuentes, aunque fue ligeramente menos eficaz en el caso de afecciones muy raras, una situación que atribuyen a la limitada disponibilidad de datos necesarios para su entrenamiento.
“Podríamos detectar de antemano enfermedades que a veces son invisibles a simple vista y, a continuación, iniciar los tratamientos antes de que se produzca una complicación, como una hospitalización o un episodio agudo de insuficiencia cardíaca”, explicó el Dr. Avram.
Citó, por ejemplo, el caso de un paciente que acudió al ICM para una evaluación cardíaca antes de una cirugía de rodilla y que no presentaba signos de enfermedad cardíaca, pero en el que DeepECG detectó una debilidad cardíaca. La condición fue posteriormente confirmada con un ecocardiograma.
“Sin inteligencia artificial, el médico probablemente habría dicho que estaba bien realizar la cirugía”, dijo el Dr. Avram. “Pero esto llevó a más pruebas para entender por qué su corazón estaba debilitado. Y con las enfermedades cardíacas, cuanto antes se inicie el tratamiento, mayores serán las posibilidades de recuperación e incluso de volver a la normalidad.”
El Dr. Avram afirma que la inteligencia artificial no “quita el trabajo a nadie”, sino todo lo contrario. Más bien, permite al personal existente hacer más y mejor con los recursos a menudo limitados de los que dispone.
En este sentido, señaló que actualmente hay que esperar unos doce meses en Quebec para beneficiarse de una ecografía cardíaca y que, en la mitad de los casos, el examen no detecta nada anormal.
“Es tranquilizador para el paciente, pero cuando se piensa en los pacientes que esperan hasta un año para la prueba y que pueden tener problemas de salud que podrían confirmarse con estas pruebas, bueno, no es necesariamente una gestión óptima de los recursos”, dijo el Dr. Avram.
DeepECG podría permitir priorizar la atención y ofrecer “una atención personalizada más precisa y temprana a las personas identificadas como de alto riesgo”, añadió, teniendo en cuenta “que la hospitalización cuesta mucho más que una consulta en el consultorio del médico”.
DeepECG se encuentra actualmente en una fase II de ensayo clínico desde octubre, con el fin de medir su impacto concreto en el acceso, la rapidez y la calidad de los diagnósticos cardiovasculares en un contexto real.
Los detalles de esta innovación fueron revelados recientemente en el European Heart Journal.
–Este informe de La Presse Canadienne fue traducido por CityNews
