Para diagnosticar afecciones cardíacas, incluidos ataques cardíacos y alteraciones del ritmo cardíaco, los médicos generalmente se basan en un electrocardiograma (ECG) de 12 derivaciones, un sistema complejo de electrodos y cables alrededor del pecho y las extremidades para detectar la actividad eléctrica del corazón. Pero estos ECG requieren equipo y experiencia especiales, y no todas las clínicas tienen la capacidad para realizarlos.
Ahora, un equipo de científicos y médicos de Scripps Research ha demostrado que las enfermedades cardíacas se pueden diagnosticar con bastante precisión utilizando solo tres electrodos y una herramienta de inteligencia artificial (IA). En un estudio publicado el 1 de agosto de 2024, en Medicina digital NPJ, los científicos informaron que su algoritmo de IA podía recrear un ECG completo de 12 derivaciones con datos de solo tres derivaciones de ECG. Además, los médicos pueden detectar ataques cardíacos con casi la misma precisión al revisar los ECG generados por IA en comparación con los ECG originales de 12 derivaciones.
“Esto abre la puerta a poder obtener datos clínicos urgentes y de muy alta calidad sin tener que viajar a algún lugar donde los pacientes tengan un ECG de 12 derivaciones”, dice el cardiólogo Evan Muse, MD, PhD, cardiólogo principal de Cardiovascular Genomics. es profesor asistente de medicina molecular en el Scripps Research Translational Institute, Scripps Research y coautor principal del nuevo artículo. “Esto probablemente no signifique un mayor acceso a la tecnología de ECG, sino una reducción de costos y una mayor seguridad del paciente”.
Para desarrollar la nueva herramienta de IA, el equipo utilizó datos de más de 600.000 ECG de 12 derivaciones recopilados de pacientes. Aproximadamente la mitad de estos ECG tenían ritmos normales y saludables, mientras que el resto tenía diversas afecciones cardíacas. El director de inteligencia artificial del Scripps Research Translational Institute, Giorgio Kuer, Ph.D., profesor asistente de medicina digital en Scripps Research y coautor principal del artículo, comenzó a probar qué combinaciones de dos o tres electrodos podrían ser plenamente utilizadas por la IA. Regenere los datos de 12 derivaciones.
“Sabíamos que las derivaciones estaban relacionadas de alguna manera. Los algoritmos de aprendizaje profundo nos permitieron procesar un conjunto de datos muy grande y comprender estas relaciones entre las derivaciones, lo que permitió una reconstrucción completa de 12 derivaciones. Comenzamos con la esperanza de obtener una reconstrucción completa del órgano. . Leads, porque son los más fáciles de configurar para los no expertos”, afirma Quer. “Pero descubrimos que obtuvimos datos mucho mejores cuando añadimos el plomo en el pecho”.
Luego, los investigadores tomaron 238 ECG, la mitad de los cuales mostraron signos de un ataque cardíaco. Mostraron a los cardiólogos el ECG original de 12 derivaciones o un ECG reconstruido utilizando datos de tres derivaciones seleccionadas por IA. Los cardiólogos no pudieron decir cuál era cuál e identificaron correctamente el 81,4 por ciento de los indicadores de ataque cardíaco en los ECG generados por IA, muy cerca de la precisión del 84,6 por ciento de los ECG originales de 12 derivaciones.
“Para nosotros era importante no sólo demostrar que este algoritmo funciona a nivel técnico, sino que los cardiólogos pueden interpretar con precisión los datos generados por el algoritmo”, afirma Quer.
Los investigadores dicen que antes de que se pueda utilizar el algoritmo para tomar decisiones clínicas, se necesitarán estudios prospectivos en diferentes poblaciones de pacientes y en diferentes entornos clínicos. Sin embargo, si la herramienta continúa funcionando bien, podría abrir la puerta a los ECG en nuevos entornos con equipos y médicos menos especializados, y para los pacientes, eso significa un diagnóstico y tratamiento más rápidos.
“Es el mejor caso para la IA (tomar algunas derivaciones del electrocardiograma (de 12 derivaciones)) para hacerlo significativamente más informativo, lo que tendrá grandes implicaciones prácticas para los pacientes en el futuro”, dijo Eric Topol, MD, director y director del Instituto de Investigación Traslacional Scripps, fundador y vicepresidente ejecutivo de Scripps Research.
La investigación es parte de una creciente cartera de trabajos que amplían el uso de herramientas de inteligencia artificial para detectar y diagnosticar enfermedades cardíacas. En 2023, el grupo de Quer informó que un solo parche de ECG usado durante dos semanas podría ayudar a determinar qué pacientes tienen mayor riesgo de fibrilación auricular.
“Este nuevo trabajo es sólo un ejemplo de cómo podemos utilizar la IA para permitir cosas que nunca hemos podido hacer en el pasado”, afirmó Quer.