Los signos sutiles de fibrilación auricular fueron detectados por un programa de inteligencia artificial (IA)
Su tasa de éxito fue mejor que el uso de factores de riesgo conocidos para medir la probabilidad de que un paciente desarrolle el trastorno del ritmo cardíaco
El programa de IA utiliza imágenes de ecocardiograma para hacer sus predicciones
MARTES, 7 de mayo de 2024 (HealthDay News) -- Un programa de inteligencia artificial (IA) entrenado para analizar las ecografías cardiacas puede detectar ritmos cardiacos anómalos que un médico tiende a pasar por alto, informa un estudio reciente .
"La fibrilación auricular puede aparecer y desaparecer, por lo que podría no estar presente en una cita con el médico", dijo el autor correspondiente, el Dr. Neal Yuan, científico del Instituto Cardiaco Smidt, en Los Ángeles. "Este algoritmo de IA identifica a los pacientes que podrían tener fibrilación auricular incluso cuando no está presente durante su estudio de ecocardiograma".
Durante la fibrilación auricular, que comúnmente se denomina fibrilación auricular, las cavidades superiores del corazón a veces laten en sincronía con las cavidades inferiores, pero no siempre, lo que dificulta su detección. Las muertes relacionadas con la fibrilación auricular han ido en aumento durante más de 20 años.
El equipo de Yuan teorizó que la IA podría entrenarse para analizar imágenes de ecocardiogramas, lo que ayudaría a los médicos a identificar cambios sutiles en los corazones de los pacientes cuyas arritimias no se diagnostican. Los ecocardiogramas utilizan ondas sonoras para producir imágenes del corazón.
Si bien algunos pacientes con fibrilación auricular tienen palpitaciones cardíacas, dificultad para respirar y otros síntomas que conducen a un diagnóstico, a veces la fibrilación auricular no causa ningún síntoma. Si no se trata, la fibrilación auricular puede causar insuficiencia cardíaca y accidente cerebrovascular.
Para 2030, se estima que 12.1 millones de estadounidenses tendrán FA, según los proyectos de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU.
Para este nuevo estudio, los investigadores entrenaron un programa de IA para estudiar más de 100,000 videos de ecocardiogramas de pacientes con fibrilación auricular. Fue capaz de distinguir entre videos que mostraban ritmos cardíacos normales y anormales, y predijo correctamente qué pacientes desarrollarían fibrilación auricular dentro de los 90 días.
Su tasa de éxito fue mejor que la de usar factores de riesgo conocidos para medir las probabilidades de que un paciente desarrolle FA, señalaron los investigadores.
"El hecho de que este programa predijera qué pacientes tenían fibrilación auricular activa u oculta podría tener inmensas aplicaciones clínicas", dijo la coautora, la Dra. Christine Albert, presidenta de cardiología del Instituto Cardiaco Smidt.
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