Tecnología de IA portátil tan precisa como los cardiólogos para detectar enfermedades cardíacas reumáticas

La detección temprana es crucial, ya que la ECR se puede tratar con penicilina, un antibiótico comúnmente disponible. Sin embargo, millones de personas en países de bajos ingresos carecen de acceso a atención especializada, y el método estándar para el diagnóstico de la ECR requiere que un cardiólogo capacitado interprete un ecocardiograma, una tecnología de imágenes por ultrasonido no invasiva y ampliamente utilizada. La ausencia de un cardiólogo a menudo da como resultado una ECR no detectada, lo que provoca complicaciones cardíacas graves e incluso la muerte. Como resultado, aunque está casi erradicada en los países de ingresos altos, la ECR todavía afecta las vidas de 40 millones de personas en los países de ingresos bajos y medianos, causando casi 400.000 muertes al año.

En una nueva investigación, los científicos del Hospital Nacional Infantil (Washington, DC, EUA) han demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede detectar la ECR con una precisión equivalente a la de un cardiólogo. Este avance en la aplicación de tecnología avanzada de aprendizaje profundo a la ECR, una enfermedad de inequidad, podría ayudar a prevenir cientos de miles de muertes en todo el mundo cada año. El innovador sistema de IA combina sondas de ultrasonido avanzadas con dispositivos electrónicos portátiles equipados con algoritmos que diagnostican la ECR a partir de ecocardiogramas. La distribución de estos dispositivos podría permitir a los trabajadores de la salud, incluso sin capacitación médica especializada, identificar la ECR en regiones donde todavía prevalece.

El sistema de IA se desarrolló mediante pruebas exhaustivas de modalidades de aprendizaje automático, que emulan la inteligencia humana, y aprendizaje profundo, que supera las capacidades de aprendizaje humanas. Esta optimización de doble enfoque condujo a un nuevo algoritmo entrenado para interpretar imágenes de ultrasonido para la detección de ECR. El algoritmo de IA ya ha identificado 39 características cardíacas asociadas con la ECR que son imperceptibles para los cardiólogos a simple vista. Por ejemplo, el tamaño del corazón es crucial en el diagnóstico de la ECR, y las directrices actuales utilizan dos categorías de peso (por encima o por debajo de 66 libras) como medidas indirectas. Sin embargo, el tamaño del corazón en los niños de estos grupos puede variar significativamente.

El equipo de investigación enfrentó el desafío de entrenar la IA para gestionar las variaciones clínicas en las imágenes de ultrasonido y las complejidades del análisis de los ecocardiogramas Doppler color, que generalmente requieren habilidades humanas especializadas. En los ensayos, el algoritmo de IA identificó con éxito la insuficiencia mitral, un indicador común de ECR, en hasta el 90 % de los niños afectados. Esta afección provoca un cierre inadecuado de las aletas de la válvula mitral, lo que provoca un flujo sanguíneo inverso. Un programa piloto en Uganda integrará la IA en el proceso de detección ecográfica de niños con riesgo de ECR. Los investigadores creen que una sonda de ultrasonido portátil, una tableta y una computadora portátil equipadas con este sofisticado algoritmo podrían mejorar significativamente el diagnóstico temprano y alterar los resultados para estos niños.

"Esta tecnología tiene el potencial de ampliar el alcance de un cardiólogo a cualquier parte del mundo", dijo la Dra. Kelsey Brown, becaria de cardiología del Hospital Nacional Infantil. “En un minuto, cualquier persona capacitada para utilizar nuestro sistema puede examinar a un niño para saber si su corazón muestra signos de ECR. Esto los llevará a una atención más especializada y a un simple antibiótico para evitar que esta enfermedad degenerativa dañe críticamente sus corazones”.

“Una de las formas más efectivas de prevenir la cardiopatía reumática es encontrar a los pacientes afectados en las primeras etapas, administrarles penicilina mensualmente por unos centavos al día y evitar que se conviertan en una de las 400.000 personas que mueren cada año por esta enfermedad”, añadió el Dr. Craig Sable, jefe interino de la división de Cardiología del Hospital Nacional Infantil. "Una vez que esta tecnología se construya y distribuya a una escala para abordar la necesidad, somos optimistas de que será muy prometedora para brindar atención altamente precisa a países económicamente desfavorecidos y ayudar a erradicar la ECR en todo el mundo".

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