La IA mejora la identificación mediante rayos X de los marcapasos

Según un estudio nuevo, el software de inteligencia artificial (IA) puede ayudar a determinar la marca y el modelo de los dispositivos de ritmo cardíaco (DRC) implantados con mayor exactitud y rapidez que los métodos actuales.

El software, desarrollado en el Colegio Imperial de Londres (Imperial; Reino Unido), ayudará al personal de emergencia a eliminar los enfoques actuales para determinar el modelo de un marcapasos o desfibrilador, que implican comparar la apariencia radiográfica de un DRC con un diagrama de flujo manual. Para el estudio, los investigadores extrajeron las imágenes radiográficas de 45 modelos de DRC de cinco fabricantes. Luego desarrollaron una red neuronal convolucional (CNN) usando un conjunto de entrenamiento de 1.451 imágenes. La CNN luego se ensayó en un conjunto que contenía 225 imágenes adicionales, que consta de cinco ejemplos de cada modelo.

La capacidad de la red para identificar al fabricante de un dispositivo se comparó con la de los cardiólogos que utilizaron un diagrama de flujo. Los resultados mostraron que la CNN tenía una exactitud del 99,6% en la identificación del fabricante de un dispositivo y una exactitud del 96,4% en la identificación del grupo del modelo. Entre los cinco cardiólogos que utilizaron el diagrama de flujo, la identificación mediana de la exactitud del fabricante fue del 72%, y la identificación del grupo de modelo no fue posible. El estudio fue publicado el 27 de marzo de 2019 en la revista JACC: Clinical Electrophysiology.

“Los marcapasos y los desfibriladores han mejorado la vida de millones de pacientes. Sin embargo, en algunos casos raros, estos dispositivos pueden fallar y los pacientes se pueden deteriorar como resultado. En estas situaciones, los médicos deben identificar rápidamente el tipo de dispositivo que tiene un paciente para que puedan brindar tratamiento, como cambiar la configuración del dispositivo o reemplazar los cables”, dijo el autor principal James Howard, MD. “Desafortunadamente, los métodos existentes son lentos y desactualizados y hay una necesidad real de encontrar nuevas y mejores formas de identificar los dispositivos en situaciones de emergencia”.

La CNN utiliza una cascada de muchas capas de unidades de procesamiento no lineales para la extracción y transformación de características, y cada capa sucesiva utiliza la salida de la capa anterior como entrada para formar una representación jerárquica.

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Colegio Imperial de Londres