Primera herramienta de IA de su tipo analiza IRM del corazón en solo 20 segundos

Se puede utilizar una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) para detectar enfermedades cardíacas a una velocidad récord, lo que ayuda a mejorar la atención de los pacientes cardíacos.

La primera herramienta de IA de su tipo, desarrollada por un equipo de científicos y cardiólogos del University College de Londres (UCL, Londres, Reino Unido) analiza las imágenes de resonancia magnética del corazón en solo 20 segundos mientras el paciente está en el escáner. Esto se compara con los 13 minutos o más que le tomaría a un médico analizar manualmente las imágenes después de que se haya realizado la RM. También detecta cambios en la estructura y función del corazón con un 40 % más de precisión y extrae más información que un ser humano.

El equipo entrenó a la IA para medir el tamaño del ventrículo izquierdo (la principal cámara de bombeo del corazón), el grosor del músculo cardíaco y qué tan bien el ventrículo izquierdo podía bombear sangre por todo el cuerpo. Hicieron esto utilizando IRM del corazón de 1.923 personas, incluidas personas con siete afecciones cardíacas diferentes en 13 hospitales diferentes y usando 10 modelos diferentes de escáner de RM. Luego, la IA se validó en otros 109 pacientes que fueron escaneados dos veces. Descubrieron que la tecnología de IA analizó las IRM del corazón con mayor precisión que tres médicos, eliminando el problema de la subjetividad con el análisis humano.

La tecnología mejorará el diagnóstico y el tratamiento de una multitud de afecciones cardíacas. Está diseñado para diagnosticar una nueva afección cardíaca cuando alguien es evaluado por primera vez para detectar una enfermedad cardíaca. Puede detectar signos tempranos de enfermedad cardíaca, como después de recibir quimioterapia, que en algunos casos puede causar daño al corazón, y tiene el potencial de detectar afecciones cardíacas en personas con antecedentes familiares de enfermedad cardíaca. La herramienta también ayuda a los médicos a ver cómo los pacientes con afecciones cardíacas están respondiendo a su tratamiento, para que luego puedan hacer los ajustes necesarios.

Según los investigadores, la IA liberará un tiempo valioso de los profesionales de la salud para que su atención pueda dirigirse a ver a más pacientes en las listas de espera, lo que en última instancia ayudará con el retraso en la atención vital del corazón. La IA también brindará a los pacientes y médicos más confianza en los resultados para que puedan tomar mejores decisiones sobre el tratamiento de una persona y las posibles cirugías.

“Nuestra nueva IA lee exploraciones cardíacas complejas a una velocidad récord, analizando la estructura y la función del corazón de un paciente con más precisión que nunca. La belleza de la tecnología es que reemplaza la necesidad de que un médico pase incontables horas analizando los escaneos a mano”, dijo el Dr. Rhodri Davies (Instituto de Ciencias Cardiovasculares de la UCL y Centro del Corazón Barts en el Hospital St Bartholomew), quien fue el autor principal del estudio. “Estamos continuamente impulsando la tecnología para garantizar que sea lo mejor posible, de modo que pueda funcionar para cualquier paciente con cualquier enfermedad cardíaca”.

"Este es un gran avance para médicos y pacientes, que está revolucionando la forma en que podemos analizar las imágenes de resonancia magnética del corazón de una persona para determinar si tiene una enfermedad cardíaca con mayor rapidez", dijo la Dra. Sonya Babu-Narayan, directora médica asociada de la Fundación Británica del Corazón y Cardiólogo Consultor. “La pandemia ha resultado en una acumulación de cientos de miles de personas que esperan exámenes cardíacos vitales, tratamiento y atención. A pesar del retraso en la atención cardíaca, mientras las personas permanecen en listas de espera, corren el riesgo de sufrir una discapacidad evitable y morir. Por eso es alentador ver innovaciones como esta, que en conjunto podrían ayudar a acelerar los diagnósticos cardíacos y aliviar la carga de trabajo”.

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University College de Londres