Ecocardiografía guiada por IA permite imágenes cardíacas móviles en comunidades rurales

La realización de estudios de imagen retrasada o no disponible puede dificultar la detección de anomalías cardíacas graves que requieren seguimiento.

Ahora, los investigadores han demostrado que la ecocardiografía guiada por IA, combinada con revisión experta fuera del sitio, puede ayudar a ampliar el acceso a la obtención móvil de imágenes cardíacas en entornos rurales.

El trabajo se llevó a cabo a través del estudio RURAL (Risk Underlying Rural Areas Longitudinal) e involucró al Duke Clinical Research Institute Imaging Core Laboratory. El enfoque utilizó un software impulsado por IA para guiar a profesionales de la salud que no eran ecografistas mientras adquirían imágenes ecocardiográficas en una unidad móvil de salud. Luego, ecografistas experimentados y médicos certificados en ecocardiografía revisaron las imágenes de forma remota para evaluar la integridad, la calidad de imagen y las mediciones cardíacas.

El estudio incluyó a 4.597 voluntarios adultos de 25 a 65 años que se sometieron a exploraciones en 10 condados rurales de Alabama, Kentucky, Louisiana y Mississippi entre noviembre de 2021 y junio de 2026. Catorce personas no ecografistas, incluidas enfermeras, auxiliares de enfermería y técnicos en tomografía computarizada, completaron un programa de capacitación de dos horas con componentes virtuales y prácticos. La visita de estudio global de cada participante duró 3,5 horas, mientras que el flujo de trabajo de ecocardiografía se evaluó frente a un tiempo objetivo de exploración de menos de 15 minutos.

Se obtuvieron las seis vistas ecocardiográficas estándar requeridas en el 98 % de los participantes. Los expertos del laboratorio central calificaron los estudios como adecuados para mediciones cardíacas en más del 99 % de las ocasiones, mientras que las tasas de calidad diagnóstica para las vistas individuales oscilaron entre el 77 % y el 94 %. Las exploraciones se completaron dentro del intervalo objetivo de 15 minutos en el 81 % de los casos, con una duración mediana de 9,5 minutos.

Se identificaron hallazgos críticos en 133 exploraciones. El más común fue una fracción de eyección inferior al 50 %, lo que indica una función de bombeo reducida de la cavidad principal del corazón. Entre los participantes con hallazgos críticos, el 99 % recibió sus resultados en un plazo de tres días.

Entre las limitaciones se incluyeron la ausencia de una comparación directa con imágenes adquiridas por ecografistas, una evaluación de la reproducibilidad solo interna, la falta de una evaluación sistemática de la variabilidad entre operadores, el uso de una sola plataforma de software y la dependencia de un solo laboratorio central. El estudio tampoco evaluó si la devolución de los resultados llevó a cambios en la atención al paciente o en los resultados de salud.

"Nos sorprendió lo rápido y bien que las enfermeras y los técnicos de TC que nunca habían realizado una ecografía cardíaca pudieron adaptarse a esta tecnología y producir imágenes de calidad para su revisión por expertos", dijo la autora del estudio, la Dra. Sanjana Ravi, residente de medicina interna y pediatría en la Facultad de Medicina de la Universidad Duke.

"Con orientación de IA en tiempo real y un riguroso sistema de control de calidad detrás, una enfermera o un técnico de TC en una unidad móvil puede producir imágenes cardíacas lo suficientemente buenas para la investigación y lo suficientemente buenas como para detectar problemas cardíacos graves que requieren seguimiento, llevando la obtención de imágenes a la comunidad en lugar de pedirle a la comunidad que viaje hasta ellas", añadió la Dra. Ravi.

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Facultad de Medicina de la Universidad Duke