Plataforma de IA detecta cardiomiopatía amiloide mediante imágenes de ECG

A menudo pasa desapercibida hasta que los pacientes desarrollan complicaciones graves como insuficiencia cardíaca. El retraso en el diagnóstico limita la oportunidad de intervenir antes de que se produzcan daños cardíacos extensos. Ahora, los investigadores han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial que detecta la enfermedad mediante imágenes de electrocardiogramas.

Científicos de la Facultad de Medicina de Yale (New Haven, CT, EE. UU.) desarrollaron la IA para identificar a pacientes en riesgo de miocardiopatía amiloide causada por transtiretina mal plegada. La enfermedad se desarrolla cuando la transtiretina, una proteína producida en el hígado, se pliega incorrectamente debido a la genética o la edad. Su acumulación rigidiza el corazón y afecta el sistema eléctrico que regula el latido cardíaco.

La plataforma analiza imágenes de electrocardiogramas, que son pruebas no invasivas que miden la actividad eléctrica del corazón. Los médicos pueden acceder a la herramienta desde teléfonos inteligentes y usar una foto de un electrocardiograma como entrada. El modelo está diseñado para detectar patrones electrocardiográficos sutiles asociados con el riesgo de amiloidosis cardíaca.

Los investigadores del Laboratorio de Ciencia de Datos Cardiovasculares de Yale primero entrenaron un modelo de IA para interpretar los resultados del electrocardiograma utilizando datos de miles de pacientes anonimizados. Después usaron varios cientos de pacientes del conjunto de datos que ya tenían miocardiopatía amiloide para construir un modelo que pudiera reconocer patrones asociados a la enfermedad. En el estudio, el equipo probó el modelo en ocho cohortes de pacientes distintas en Estados Unidos y Europa.

La plataforma identificó con éxito a personas con miocardiopatía amiloide por transtiretina en esas cohortes. El trabajo se describió recientemente en JAMA. La herramienta ha recibido la designación de dispositivo de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) a través del Programa de Dispositivos Innovadores y actualmente está en revisión por la FDA. Los científicos también están estudiando la implementación de herramientas multimodales relacionadas de inteligencia artificial en el TRACE-AI Network Study, un estudio observacional en 13 centros de salud de Estados Unidos.

"Podemos aprovechar solo una imagen de un ECG muy simple para convertirla en una prueba de detección de amiloidosis cardíaca. Para una enfermedad que está enormemente infradiagnosticada, identificar a quienes están en riesgo es muy crítico", dijo Rohan Khera, MD, director del Laboratorio de Ciencia de Datos Cardiovasculares de la Facultad de Medicina de Yale e investigador principal del estudio. 

"Nuestra herramienta realmente puede reducir mucho el grupo de personas que deberían ser evaluadas más a fondo para amiloidosis cardíaca", añadió Philip Croon, MMed, científico investigador asociado de la Facultad de Medicina de Yale y primer autor del estudio.

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Facultad de Medicina de Yale