Estetoscopio digital duplica detección de insuficiencia cardíaca durante el embarazo

La condición puede empeorar a medida que avanza el embarazo o en el posparto, lo que presenta riesgos graves si el corazón se debilita significativamente. Existen tratamientos eficaces, que van desde medicamentos hasta medidas más extremas como bombas cardíacas o trasplantes en casos graves. La detección temprana es crucial para controlar la afección y salvaguardar la salud materna. Ahora, una investigación de última hora presentada en el Congreso ESC 2024 subraya los beneficios de un estetoscopio digital habilitado con inteligencia artificial, que identificó el doble de casos de MCPP que los métodos de detección tradicionales utilizados en la atención obstétrica habitual.

Este enfoque innovador fue probado por investigadores de la Clínica Mayo (Rochester, MN, EUA) en Nigeria, donde las tasas de insuficiencia cardíaca relacionada con el embarazo son las más altas del mundo. El estudio demostró que el uso de herramientas mejoradas con IA, incluido un estetoscopio digital, tenía doce veces más probabilidades que los métodos convencionales de detectar la debilidad de la bomba cardíaca con una fracción de eyección inferior al 45%, un umbral crítico para el diagnóstico de PPCM. El ensayo, aleatorizado, controlado y de etiqueta abierta, involucró a casi 1200 participantes que fueron examinadas mediante atención obstétrica estándar o con la ayuda de tecnologías de IA. La Clínica Mayo había desarrollado un algoritmo de electrocardiograma (ECG) de 12 derivaciones con IA para predecir la bomba cardíaca débiles que fue adaptado por Eko Health (Oakland, CA, EUA) para su estetoscopio digital aprobado por la FDA para identificar la insuficiencia cardíaca con fracción de eyección baja.

Los resultados del estudio, publicados en Nature Medicine, muestran que las herramientas de detección basadas en IA, incluido el estetoscopio digital y el ECG de 12 derivaciones, detectaron eficazmente la función cardíaca reducida. En el estudio, el uso de estas herramientas de IA resultó en la identificación del doble de casos con una fracción de eyección inferior al 50%, y tuvieron doce veces más probabilidades de detectar fracciones de eyección inferiores al 45% en comparación con el grupo de atención habitual. Las herramientas de IA se evaluaron en tres umbrales de diagnóstico para la fracción de eyección: imenos del 45% para PPCM, menos del 40% para insuficiencia cardíaca con fracción de eyección reducida y menos del 35% para disfunción grave de la bomba cardíaca, lo que requiere manejo intensivo y posiblemente un desfibrilador implantable si las condiciones no mejoran. A cada paciente del grupo de intervención se le realizó un ecocardiograma inicial para verificar las predicciones de la IA.

“Este estudio proporciona evidencia de que podemos mejorar la detección de la miocardiopatía periparto entre las mujeres en Nigeria. Sin embargo, aún quedan preguntas por responder”, comenta la Dra. Demilade Adedinsewo, cardióloga de Mayo Clinic e investigadora principal del estudio. “Nuestros próximos pasos serán evaluar la utilidad y la adopción de esta herramienta por parte de los proveedores de atención médica en Nigeria (incluidos médicos y enfermeras) y, lo más importante, su impacto en la atención a los pacientes. La miocardiopatía periparto afecta aproximadamente a 1 de cada 2000 mujeres en los Estados Unidos y a 1 de cada 700 mujeres afroamericanas. La evaluación de esta herramienta de inteligencia artificial en los Estados Unidos permitirá probar aún más sus capacidades en diversas poblaciones y entornos de atención médica”.

Enlaces relacionados:
Clínica Mayo
Eko Health