Además de mejorar la precisión diagnóstica, el uso del software de IA también podría reducir la necesidad de realizar ecografías adicionales o pruebas más invasivas, lo que implicaría un beneficio tanto para los pacientes como para los sistemas de salud.
Un estudio presentado en la reunión anual de la Sociedad de Medicina Materno-Fetal (SMFM), 'The Pregnancy Meeting', revela que la inteligencia artificial (IA) puede mejorar significativamente la detección de defectos cardíacos congénitos en ecografías prenatales de rutina.
La investigación, realizada por expertos del Mount Sinai West en Estados Unidos, evaluó el impacto de un software basado en IA en la precisión diagnóstica de médicos con distintos niveles de experiencia.
Para el estudio, 14 especialistas en obstetricia y ginecología y en medicina materno-fetal analizaron 200 ecografías, primero sin el software de IA y luego con su asistencia. Los resultados demostraron que, independientemente de la experiencia de los médicos, la IA mejoró su capacidad para identificar casos sospechosos de cardiopatías congénitas.
Además, el uso del software incrementó la confianza de los especialistas en sus diagnósticos y redujo el tiempo necesario para evaluar cada caso.
Este hallazgo es crucial dado que los defectos cardíacos congénitos pueden ser difíciles de detectar en ecografías estándar, especialmente cuando no son evaluadas por especialistas en medicina materno-fetal.
Los defectos cardíacos congénitos son las anomalías más comunes al nacer, afectando a aproximadamente uno de cada cuatro bebés con una gravedad tal que requieren intervención médica en el primer año de vida, según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC).
Estas afecciones incluyen anomalías estructurales como defectos en las paredes del corazón, problemas en las válvulas y malformaciones en los vasos sanguíneos principales.
A pesar de los avances en la atención prenatal, la detección de estos defectos en ecografías de rutina sigue siendo subóptima, en gran parte porque muchas de estas pruebas son realizadas por médicos sin especialización en ecocardiografía fetal.
"Al menos la mitad de las ecografías prenatales en Estados Unidos son revisadas por profesionales no especializados en diagnóstico prenatal, lo que explica por qué la capacidad de detección sigue siendo baja, incluso en países desarrollados", explicó la Dra. Jennifer Lam-Rachlin, autora principal del estudio, directora de ecocardiografía fetal en Carnegie Imaging for Women y profesora clínica adjunta en la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai West.
Lam-Rachlin mencionó que los hallazgos de la investigación tienen el potencial de transformar la práctica clínica.
"El software basado en IA mejoró significativamente la detección de defectos cardíacos congénitos tanto entre obstetras y ginecólogos como entre subespecialistas en medicina materno-fetal. Esto tiene un impacto enorme en los resultados neonatales", afirmó.
Según la especialista, la detección temprana de estos defectos permite una mejor planificación del parto y una intervención oportuna para mejorar la supervivencia y calidad de vida de los recién nacidos afectados.
Por su parte, el Dr. Christophe Gardella, director técnico de BrightHeart, la empresa con sede en París que desarrolló el software, enfatizó la relevancia del hallazgo. "La mayoría de los defectos cardíacos congénitos ocurren en embarazos considerados de bajo riesgo, lo que significa que muchas mujeres son atendidas por obstetras generales en lugar de subespecialistas en medicina materno-fetal. Esta tecnología puede marcar una diferencia crucial en la detección temprana y en la atención de estos casos", explicó.
Además de mejorar la precisión diagnóstica, el uso del software de IA también podría reducir la necesidad de realizar ecografías adicionales o pruebas más invasivas, lo que implicaría un beneficio tanto para los pacientes como para los sistemas de salud.
La automatización de la detección mediante IA podría optimizar los recursos y mejorar el acceso a diagnósticos más precisos, incluso en áreas con escasez de especialistas en cardiología fetal.
Fuente consultada aquí.
