La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de detectar la enfermedad cardíaca reumática (EHC) con la misma precisión que un cardiólogo, según una nueva investigación que demuestra cómo se puede aplicar una sofisticada tecnología de aprendizaje profundo a esta enfermedad de inequidad. El trabajo podría evitar cientos de miles de muertes innecesarias anualmente en todo el mundo.
Desarrollado en el Hospital Nacional de Niños y detallado en la última edición del Revista de la Asociación Estadounidense del Corazón, el nuevo sistema de IA combina el poder de nuevas sondas de ultrasonido con dispositivos electrónicos portátiles instalados con algoritmos capaces de diagnosticar RHD en ecocardiograma. La distribución de estos dispositivos podría permitir a los trabajadores de la salud, sin títulos médicos especializados, llevar tecnología que podría detectar la RHD en regiones donde sigue siendo endémica.
La RHD es causada por la reacción del cuerpo a infecciones bacterianas repetidas por estreptococo A y puede causar daño cardíaco permanente. Si se detecta a tiempo, la afección se puede tratar con penicilina, un antibiótico ampliamente disponible. En Estados Unidos y otros países de altos ingresos, la RHD ha sido erradicada casi por completo. Sin embargo, en los países de ingresos bajos y medios, afecta las vidas de 40 millones de personas y provoca casi 400.000 muertes al año.
“Esta tecnología tiene el potencial de ampliar el alcance de un cardiólogo a cualquier parte del mundo”, afirmó Kelsey Brown, MD, becaria de cardiología del Children’s National y coautora principal del manuscrito junto con el científico Pooneh Roshanitabrizi, Ph.D. “En un minuto, cualquier persona capacitada para utilizar nuestro sistema puede examinar a un niño para saber si su corazón muestra signos de RHD. Esto los llevará a una atención más especializada y a un antibiótico simple para evitar que esta enfermedad degenerativa dañe críticamente sus corazones. “
Millones de ciudadanos de países empobrecidos tienen acceso limitado a atención especializada. Sin embargo, el estándar de oro para diagnosticar la RHD requiere que un cardiólogo altamente capacitado lea un ecocardiograma, una tecnología de imágenes por ultrasonido no invasiva y ampliamente distribuida. Sin acceso a un cardiólogo, la afección puede pasar desapercibida y provocar complicaciones, incluida una enfermedad cardíaca avanzada e incluso la muerte.
Según la nueva investigación, el algoritmo de IA desarrollado en Children’s National identificó la regurgitación mitral en hasta el 90% de los niños con RHD. Este signo revelador de la enfermedad hace que las aletas de la válvula mitral se cierren incorrectamente, lo que provoca un retroceso del flujo sanguíneo en el corazón.
A partir de marzo, Craig Sable, MD, jefe interino de la división de Cardiología, y sus socios en el proyecto implementarán un programa piloto en Uganda que incorporará IA en el proceso de detección ecográfica de niños a los que se les realiza una prueba de RHD. El equipo cree que una sonda de ultrasonido portátil, una tableta y una computadora portátil (instaladas con el nuevo y sofisticado algoritmo) podrían marcar la diferencia en el diagnóstico de estos niños lo suficientemente temprano como para cambiar los resultados.
“Una de las formas más efectivas de prevenir la cardiopatía reumática es encontrar a los pacientes afectados en las primeras etapas, administrarles penicilina mensualmente por unos centavos al día y evitar que se conviertan en una de las 400.000 personas que mueren cada año por esta causa. enfermedad”, dijo el Dr. Sable. “Una vez que esta tecnología se construya y distribuya a una escala para abordar la necesidad, somos optimistas de que será muy prometedora para brindar atención altamente precisa a países económicamente desfavorecidos y ayudar a erradicar la RHD en todo el mundo”.
Para idear el mejor enfoque, dos expertos en IA de Children’s National: el Dr. Roshanitabrizi y Marius George Linguraru, D.Phil., MA, M.Sc., el profesor de investigación e innovación de la familia Connor e investigador principal del Instituto Sheikh Zayed de Innovación quirúrgica pediátrica: probó una variedad de modalidades de aprendizaje automático, que imita la inteligencia humana, y aprendizaje profundo, que va más allá de la capacidad humana de aprender. Combinaron el poder de ambos enfoques para optimizar el novedoso algoritmo, que está capacitado para interpretar imágenes ecográficas del corazón para detectar RHD.
El algoritmo de IA ya ha analizado 39 características de corazones con RHD que los cardiólogos no pueden detectar ni medir a simple vista. Por ejemplo, los cardiólogos saben que el tamaño del corazón es importante a la hora de diagnosticar la RHD. Las pautas actuales establecen criterios de diagnóstico utilizando dos categorías de peso (por encima o por debajo de 66 libras) como medida sustituta del tamaño del corazón. Sin embargo, el tamaño del corazón de un niño puede variar ampliamente en esos dos grupos.
Nuestro algoritmo puede ver y realizar ajustes para el tamaño del corazón como una variable de fluido continuo. En manos de los trabajadores de la salud, esperamos que la tecnología amplifique las capacidades humanas para realizar cálculos mucho más rápidos y precisos que el ojo y el cerebro humanos, salvando innumerables vidas”.
Dr. Pooneh Roshanitabrizi, Ph.D., científico del personal
Entre otros desafíos, el equipo tuvo que diseñar nuevas formas de enseñar a la IA a manejar las diferencias clínicas inherentes que se encuentran en las imágenes de ultrasonido, junto con las complejidades de evaluar los ecocardiogramas Doppler color, cuya evaluación históricamente ha requerido habilidades humanas especializadas.
“Interpretar este tipo de información es un verdadero arte, pero ahora sabemos cómo enseñar a una máquina a aprender más rápido y posiblemente mejor que el ojo y el cerebro humanos”, dijo el Dr. Linguraru. “Aunque hemos estado utilizando este enfoque de diagnóstico y tratamiento desde la Segunda Guerra Mundial, no hemos podido compartir esta competencia globalmente con los países de ingresos bajos y medios, donde hay muchos menos cardiólogos. Con el poder de la IA, podemos “Esperamos que podamos, lo que mejorará la equidad en la medicina en todo el mundo”.
Fuente:
Referencia de la revista:
Marrón, K., et al. (2024) Uso de inteligencia artificial para la detección de enfermedades cardíacas reumáticas mediante ecocardiografía: enfoque en la regurgitación mitral. Revista de la Asociación Estadounidense del Corazón. doi.org/10.1161/JAHA.123.031257.
2024-01-17 03:55:00
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