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Estetoscopio asistido por IA en la detección de enfermedad valvular


La auscultación cardíaca, el estándar clínico actual en el punto de atención, tiene una sensibilidad relativamente baja para detectar enfermedad cardíaca valvular clínicamente significativa (VHD), lo que deja a la mayoría de los pacientes sin diagnosticar.

 

La VHD que indica daño estructural a las válvulas cardíacas, afecta a 1 de cada 10 adultos mayores de 65 años. Los pacientes pueden ser asintomáticos o presentarse a su médico de atención primaria con un síntoma inespecífico como fatiga o malestar general.

 

Si la VHD no se diagnostica y no se trata, los pacientes podrían desarrollar síntomas más graves, incluso estar en riesgo de muerte, y su calidad de vida se ve afectada significativamente.

 

Un estudio llevado adelante por investigadores del Massachusetts General Brigham Community Physicians, Lawrence, Massachusetts, concluye que un estetoscopio digital que utiliza inteligencia artificial (IA) es mejor para detectar soplos cardiacos asociados con una enfermedad cardíaca valvular clínicamente significativa (VHD) que un médico de atención primaria (PCP) que utiliza un estetoscopio tradicional.

 

Los resultados sugieren que la recopilación de sonidos relevantes a través de un estetoscopio (auscultación) utilizando tecnología impulsada por IA es una herramienta importante de atención primaria para detectar VHD, indicaron los investigadores. La incorporación de este dispositivo asistido por IA en el examen de atención primaria ayudará a identificar a los pacientes en riesgo de VHD antes y, finalmente, reducirá los costos en los sistemas de atención médica, porque la detección oportuna podría evitar las visitas a la sala de emergencias y las cirugías.

 

Los hallazgos se presentaron en noviembre del año anterior en las Sesiones Científicas 2023 de la Asociación Americana del Corazón (American Heart Association), en Filadelfia.

 

La herramienta de IA basada en el aprendizaje profundo utiliza datos de sonido para detectar soplos cardíacos asociados con VHD clínicamente significativos. El dispositivo utilizado en el estudio (Eko; Eko Health) está aprobado por la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. y está en el mercado.

 

La herramienta identifica los sonidos de fondo que pueden afectar a la evaluación. Si hay algún ruido o sonidos de respiración, la herramienta nos indica que no es un buen sonido cardíaco y solicita que se vuelva a grabar.

 

Un médico que utiliza el estetoscopio asistido por IA realiza el examen de auscultación con los datos de sonido capturados por un teléfono inteligente o tableta y enviados al servidor de IA. El examinador recibe una respuesta en un segundo sobre si hay un murmullo o no, no solo eso, sino que la herramienta puede determinar si se trata de un soplo sistólico o diastólico.

 

El estudio incluyó a una población del "mundo real" de 368 pacientes, con una mediana de edad de 70 años, 61 % mujeres, 70 % blancos y 18 % hispanos sin un diagnóstico previo de VHD o antecedentes de soplo, de tres clínicas de atención primaria en Queens, Nueva York, y Lawrence y Haverhill, Massachusetts.

 

Alrededor del 79 por ciento de la cohorte tenía hipertensión, el 68 por ciento tenía dislipidemia y el 38 por ciento tenía diabetes, lo que se alinea con la población en los EE. UU.

 

A cada participante del estudio se le realizó un examen regular utilizando un estetoscopio tradicional para detectar soplos y un examen realizado por un técnico con un estetoscopio digital que recopiló datos de fonocardiograma (PCG) para su análisis por IA.

 

Además, a cada paciente se le realizó un ecocardiograma 1-2 semanas después para confirmar si había VHD clínicamente significativa. Un panel de expertos cardiólogos también revisó los registros de PCG del paciente para confirmar la presencia de soplos audibles.

 

El panel de expertos no conocía los resultados de la IA y el ecocardiograma.

 

Los investigadores calcularon las métricas de rendimiento tanto para la auscultación de la PCP como para la IA en la detección de VHD audible.

 

El estudio mostró que la IA mejoró la sensibilidad para detectar VHD audible en más del doble en comparación con la auscultación de PCP (94,1% frente a 41,2%), con un impacto limitado en la especificidad (84,5% frente a 95,5%).

 

Los expertos enfatizaron la importancia de la sensibilidad, porque los médicos tienden a detectar menos los soplos. No hay que pasar por alto a esos pacientes porque las consecuencias de la VHD no diagnosticada son nefastas.

 

La herramienta de IA identificó a 22 pacientes con VHD moderada o mayor que no habían sido diagnosticados previamente, mientras que los médicos de atención primaria identificaron a ocho pacientes con VHD no diagnosticados previamente.

 

Los autores planean hacer un seguimiento de los participantes del estudio y evaluar los resultados durante 6 a 12 meses. También pretenden incluir a más pacientes para aumentar la potencia del estudio.

 

También están interesados en ver si la tecnología puede determinar qué válvula está afectada; por ejemplo, si el problema es estenosis aórtica o regurgitación mitral.

 

Una limitación del estudio fue el pequeño tamaño de la muestra.

 

El uso de estas nuevas herramientas para detectar la presencia de enfermedad valvular, así como el alcance de la enfermedad valvular y el alcance de otros tipos de enfermedad cardíaca, probablemente ayudará a transformar la atención de las ECV.

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