Nuevo algoritmo permite mejorar cirugías de corazón

Los investigadores simularon la actividad eléctrica que se produce durante el ritmo sinusal normal y los ritmos ectópicos para analizar cómo se reflejaba la excitación auricular en la alteración de la morfología de la onda P (PWM). Los investigadores crearon, de esa manera, un mapa del ECG que detecta el origen de un defecto del corazón, reduciendo así la cantidad de tiempo que se requiere para pasar a algunos pacientes a cirugía.

Los investigadores encontraron que durante el ritmo sinusal, las ondas P simuladas del ECG de 12 y 64 derivaciones y la dirección del dipolo del potencial de la superficie corporal (BSP) mostraron gran coincidencia con los datos experimentales. Los cambios marcados en la PWM se asociaron con la actividad auricular ectópica, con algunas áreas del torso más sensibles que otras a la actividad específica. La tasa de éxito del algoritmo fue del 93%, para identificar correctamente el origen de los problemas en 75 de 80 simulaciones, una tasa mucho mejor que la de la tecnología actual. El estudio fue publicado el 8 de enero de 2015, en la revista PLoS Computational Biology.

“La manera estándar cómo hacemos los electrocardiogramas no nos proporciona información suficiente para que los profesionales médicos podamos centrarnos con claridad en el área de interés”, dijo el autor principal, el profesor de Física Biológica, Henggui Zhang, PhD. “Lo que hemos logrado hasta ahora es una mejora significativa sobre las técnicas anteriores. El uso de este nuevo algoritmo para el mapa del ECG puede ayudar a diagnosticar la ubicación de un trastorno cardíaco de una forma que es mejor para los pacientes y más rentable para los servicios de salud”.

El mapeo de la superficie del cuerpo (BSM) mediante el ECG es una técnica que utiliza varios electrodos para electrocardiografía con el fin de detectar la actividad eléctrica. El uso de más conductores puede dar como resultado una mejor exactitud diagnóstica en comparación con la del ECG estándar de 12 derivaciones. Actualmente no hay disponibles comercialmente, en los Estados Unidos, dispositivos de ECG para BSM con 80 o más derivaciones.

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Manchester University