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Inteligencia artificial para crear un detector para cardiopatía silenciosa

Ene 21, 2019

Ciudad de México. Un estudio de Mayo Clinic descubrió que la inteligencia artificial aplicada a una prueba económica y ampliamente disponible como el electrocardiograma (ECG) permite contar con un indicador precoz, simple y accesible para la disfunción ventricular izquierda asintomática, precursora de la insuficiencia cardíaca. El equipo de investigación descubrió que la exactitud de la prueba combinada de ECG e inteligencia artificial se compara favorablemente con otros análisis de detección comunes, como la mamografía para el cáncer de mama.

La disfunción ventricular izquierda asintomática se caracteriza por la presencia de un corazón débil con riesgo de insuficiencia cardíaca manifiesta. Siete millones de estadounidenses sufren esta afección relacionada con menor calidad de vida y longevidad. Es tratable, cuando se la identifica.

Sin embargo, no existe ningún medio de detección económico, no invasivo y sin dolor que pueda usarse en el diagnóstico de este padecimiento. El estudio de Mayo Clinic informa que el mejor análisis de detección existente es la medición de los niveles de péptido natriurético tipo B (BNP, por sus siglas en inglés), pero los resultados no han sido lo que se esperaba y el análisis requiere extracciones de sangre. La disfunción ventricular izquierda asintomática normalmente se diagnostica mediante exámenes más caros y menos accesibles, como un ecocardiograma, una tomografía computarizada o una resonancia magnética.

“La insuficiencia cardíaca congestiva afecta a más de 5 millones de personas y su atención médica cuesta más de 30 mil millones de dólares solamente en Estados Unidos. Poder contar con un registro económico, disponible en todas partes, de fácil acceso y de 10 segundos de duración, como el ECG, y de procesarlo digitalmente con inteligencia artificial para extraer nueva información acerca de cardiopatías previamente escondidas es sumamente esperanzador para salvar vidas y mejorar la salud”, comenta el Dr. Paul Friedman, autor experto del estudio y presidente del Departamento de Medicina Cardiovascular para la zona del Oeste Medio en Mayo Clinic.

En el estudio, los investigadores plantearon la hipótesis de que una red neural bien entrenada podía ser capaz de detectar confiablemente la disfunción ventricular izquierda asintomática en el ECG. Luego, con datos digitales almacenados, seleccionaron un grupo cotejado de 625 326 ECG y ecocardiogramas transtorácicos para identificar a la población que debía estudiarse en este análisis. A fin de probar su hipótesis, los investigadores crearon, entrenaron, validaron y probaron una red neural.

El estudio concluyó que la inteligencia artificial aplicada al ECG estándar detecta confiablemente la disfunción ventricular izquierda asintomática. La exactitud de la prueba se compara favorablemente con otros análisis de detección comunes, como el antígeno prostático específico para el cáncer de próstata, la mamografía para el cáncer de mama y la citología para el cáncer del cuello del útero.

Además, en los pacientes sin disfunción ventricular, los que obtenían un resultado positivo en la detección de la inteligencia artificial corrían un riesgo cuádruple de sufrir disfunción ventricular en el futuro que quienes obtenían un resultado negativo. “Es decir, la prueba no solamente identificó la enfermedad asintomática, sino que también predijo el riesgo de enfermedad futura, posiblemente mediante la identificación de cambios muy precoces y sutiles en el ECG que ocurren antes de que el músculo cardíaco se debilite”, observa el Dr. Friedman.

Otros autores del estudio son: Zachi Attia, el Dr. Suraj Kapa, el Dr. Francisco Lopez Jiménez, el Dr. Paul McKie, Dorothy Ladewig, Gaurav Satam, la Dra. Patricia Pellikka, el Dr. Maurice Enríquez Sarano, el Dr. Peter Noseworthy, el Dr. Thomas Munger, el Dr. Samuel Asirvatham, Christopher Scott y el Dr. Rickey Carter, todos de Mayo Clinic.


Redacción MD

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