IA diagnostica automáticamente enfermedad grave de válvulas cardíacas a partir de ecografías

La identificación oportuna puede permitir intervenciones que alivien los síntomas y mitiguen el riesgo de hospitalización y mortalidad prematura. La ecocardiografía Doppler, una técnica especializada en imágenes de ultrasonido del corazón, es la prueba principal para identificar la EA. Ahora, los investigadores han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo capaz de identificar automáticamente la EA grave mediante ecografías cardíacas más simples.

La tecnología, desarrollada por investigadores de la Facultad de Medicina de Yale (New Haven, CT, EUA), se basó en 5.257 estudios que comprenden 17.570 videos realizados entre 2016 y 2020. La precisión del modelo se validó externamente utilizando 2.040 estudios consecutivos adicionales de varias cohortes. Esta investigación facilita la detección temprana de la EA, permitiendo a los pacientes recibir atención médica oportuna y podría tener implicaciones para la atención clínica de rutina.

"Nuestro desafío es que la evaluación precisa de la EA es crucial para el manejo del paciente y la reducción del riesgo", dijo Rohan Khera, MD, MS, autor principal del estudio. "Si bien las pruebas especializadas siguen siendo el estándar de oro, la dependencia de aquellos que llegan a nuestros laboratorios de ecocardiografía probablemente pasa por alto a las personas en las primeras etapas de su enfermedad".

“Nuestro trabajo puede permitir una detección comunitaria más amplia de la EA, ya que los ultrasonidos portátiles se pueden utilizar cada vez más sin la necesidad de equipos más especializados. Ya se utilizan con frecuencia en los departamentos de emergencia y en muchos otros entornos de atención”, añadió Khera.

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Facultad de Medicina de Yale