La lectura de ecocardiogramas por medio de la IA puede reconocer cambios en la morfología de la válvula aórtica y evaluar el deterioro de la función valvular de los pacientes.
Un nuevo estudio determinó que los pacientes con estenosis aórtica (EA) grave y con un alto riesgo de mortalidad temprana pueden ser detectados por un algoritmo de inteligencia artificial (IA) utilizado en la lectura de ecocardiogramas de rutina.
Con relación a este avance, el Dr. Geoffrey Strange, profesor de la facultad de medicina de la Universidad de Sydney, explicó que, el algoritmo de soporte de decisiones de inteligencia artificial (AI-DSA) identificó automáticamente a los pacientes con formas moderadas a graves de estenosis aórtica asociadas con una supervivencia deficiente si no se tratan".
Al respecto, también añadió que el AS-DSA fue entrenado no solo para reconocer cambios adversos en la morfología de la válvula aórtica, sino también para evaluar los índices de deterioro de la función valvular, incluidos los relacionados con el ventrículo izquierdo, la aurícula izquierda y la circulación pulmonar.
Clasificación de la EA según el algoritmo de inteligencia artificial
La capacitación se realizó en más de 1 millón de ecocardiogramas obtenidos de 630.000 pacientes en la base de datos nacional de ecos (NEDA) de Australia. La fase de prueba del estudio, denominada AI ENHANCED AS, se llevó a cabo en 179.054 personas de la misma base de datos.
Según el estudio, en la fase de prueba, se comparó la mortalidad de aquellos determinados por AI que tenían una probabilidad baja de estenosis aórtica clínicamente significativa, moderada a grave o grave.
El algoritmo podría usarse en la práctica clínica
“El algoritmo recogió a todos los pacientes identificados con estenosis aórtica grave en las directrices actuales, pero también identificó a los pacientes perdidos por las definiciones convencionales", explicó el Dr. Strange.
Los hallazgos respaldan la idea "de que el algoritmo de inteligencia artificial podría usarse en la práctica clínica para alertar a los médicos sobre los pacientes que deben someterse a más investigaciones para determinar si califican para el reemplazo de la válvula aórtica", agregó.
Expertos destacan la importancia de identificar los pacientes que no tienen un diagnóstico de estenosis aórtica
La falta de diagnósticos de estenosis aórtica es clínicamente significativa, además de un problema clínico importante, según la Dra. Catherine Otto, directora de la clínica de válvulas cardíacas y profesora de cardiología en el Centro Médico de la Universidad de Washington, Seattle.
Otto indicó que si "nos enfocamos en los pacientes que ya tienen un diagnóstico de EA. El mayor problema es la identificación de pacientes con EA desconocido".
La directora médica también elogió el esfuerzo por desarrollar este avance tecnológico que mejoraría la detección de la condición, pero también dijo que hay pasos inmediatos para mejorarla, incluso en ausencia de soporte de inteligencia artificial. Además de la variabilidad en la calidad de lectura de los ecocardiogramas, dijo que una proporción sustancial de los informes de ecografía omiten variables clave.
"No necesitamos IA para medir la válvula aórtica. Es fácil de hacer en la práctica clínica", dijo. Sin embargo, los estudios han demostrado repetidamente que no se incluyen valores como la velocidad máxima del chorro aórtico (Vmax) y la diferencia de presión a través del defecto del tabique ventricular (delta P).
El AI-DSA descrito por el Dr. Strange tiene en cuenta estas variables junto con información adicional, pero reconoció que tiene limitaciones. Por ejemplo, no se incluirá la presencia de alteraciones cardíacas distintas de la EA, que pueden ser relevantes para el pronóstico y el tratamiento.
El próximo paso es determinar si AI-DSA hace una diferencia clínica
"Ahora se necesita investigación para determinar si el reemplazo de la válvula aórtica en pacientes identificados como en riesgo por AI-DSA mejora la supervivencia y la calidad de vida, particularmente en aquellos que no cumplen con las definiciones actuales de las guías de enfermedad clínicamente significativa", dijo Strange.
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