La insuficiencia cardíaca durante el embarazo es una afección peligrosa y a menudo no diagnosticada porque los síntomas comunes (dificultad para respirar, fatiga extrema y dificultad para respirar al estar acostada) se confunden fácilmente con el malestar general del embarazo. Las últimas investigaciones de un estudio de Mayo Clinic presentado en el Congreso de la Sociedad Europea de Cardiología mostraron que un estetoscopio digital con inteligencia artificial (IA) ayudó a los médicos a detectar el doble de casos de insuficiencia cardíaca en comparación con un grupo de control que recibió atención prenatal y exámenes de detección habituales. . Se publican los resultados completos del estudio. medicina de la naturaleza.
El ensayo se llevó a cabo en Nigeria, donde más mujeres experimentan insuficiencia cardíaca relacionada con el embarazo que en cualquier otro lugar del mundo. Los resultados también indicaron que la detección con un estetoscopio digital con IA tenía 12 veces más probabilidades que la detección tradicional de detectar un deterioro de la bomba cardíaca cuando se evaluó con un umbral de fracción de eyección de menos del 45 %, lo que indica un cierto tipo de insuficiencia cardíaca. Se llama miocardiopatía periparto.
“La detección temprana de este tipo de insuficiencia cardíaca es importante para la salud y el bienestar de la madre”, afirmó la Dra. Demilade Adedinse, cardióloga de la Clínica Mayo e investigadora principal del estudio. “Los síntomas de la miocardiopatía periparto pueden empeorar progresivamente a medida que avanza el embarazo o generalmente después del parto y pueden poner en peligro la vida de la madre si su corazón está demasiado débil. Los medicamentos pueden ayudar cuando se detecta la afección, pero los casos graves pueden requerir cuidados intensivos, un médico Una bomba cardíaca o, a veces, un trasplante de corazón, si no se controla con terapia médica”.
El ensayo clínico aleatorizado, controlado y abierto incluyó aproximadamente a 1200 participantes a quienes se les realizaron pruebas de detección de enfermedades cardíacas mediante atención obstétrica estándar o soluciones mejoradas con IA. Los investigadores de Mayo Clinic desarrollaron previamente un algoritmo de electrocardiograma (ECG) de IA de 12 derivaciones de referencia para predecir una bomba cardíaca débil, conocida clínicamente como fracción de eyección baja. Una versión de este algoritmo desarrollado por EchoHealth para su estetoscopio digital en el punto de atención cuenta con la autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) para detectar insuficiencia cardíaca con una fracción de eyección baja.
Los investigadores descubrieron que los médicos que utilizaban pruebas de detección basadas en inteligencia artificial con un estetoscopio digital y un ECG de 12 derivaciones detectaban una función cardíaca deficiente con gran precisión. Entre la cohorte del estudio, el estetoscopio digital ayudó a detectar fracciones de eyección bajas <50 % con el doble de frecuencia, y los médicos que lo usaron tenían 12 veces más probabilidades de detectar fracciones de eyección <45 % en comparación con la atención habitual.
Se evaluaron herramientas basadas en IA en tres niveles diferentes de fracción de eyección utilizados en el diagnóstico clínico. Menos del 45% es el punto de corte para el diagnóstico de miocardiopatía periparto. Una fracción de eyección inferior al 40% indica insuficiencia cardíaca y existe evidencia sólida de que medicamentos específicos reducen el riesgo de síntomas y muerte. Una fracción de eyección inferior al 35 % indica una función de la bomba cardíaca gravemente reducida, lo que a menudo requiere un tratamiento avanzado para la insuficiencia cardíaca y un tratamiento más intensivo con un desfibrilador implantable si la función de la bomba no se recupera. A todos los pacientes del grupo de intervención se les realizó un ecocardiograma al ingresar al estudio para confirmar las predicciones de IA.
“Este estudio proporciona evidencia de que podemos detectar mejor la miocardiopatía periparto en mujeres nigerianas. Sin embargo, es necesario responder a muchas más preguntas”, afirmó el Dr. Adedinseo. “Nuestros próximos pasos serán evaluar la usabilidad y aceptabilidad de esta herramienta por parte de los proveedores de atención médica nigerianos (incluidos médicos y enfermeras) y, lo que es más importante, su impacto en la atención al paciente. La miocardiopatía periparto afecta aproximadamente a 1 de cada 2.000 mujeres en los Estados Unidos, y Aproximadamente 1 de cada 700 mujeres. La evaluación de esta herramienta de IA en mujeres afroamericanas en los Estados Unidos probará aún más sus capacidades en diferentes poblaciones y entornos de atención médica”.
El financiamiento para este ensayo clínico incluye la Clínica Mayo (Centro para la Salud Digital y la Salud Comunitaria y la Investigación de Participación), el programa de Construcción de Carreras de Investigación Interdisciplinaria en Salud de la Mujer (BIRCWH) de Mayo Clinic financiado por los Institutos Nacionales de Salud (NIH) y la Mayo Centro Clínico. de Ciencias Clínicas y Traslacionales (CCATS) financiado por los NIH.