Un nuevo estudio de investigación de Mayo Clinic muestra que la inteligencia artificial IA puede detectar los signos de un ritmo cardíaco irregular fibrilación auricular FA en un electrocardiograma EKG, incluso si el corazón está en ritmo normaltiempo de una prueba. En otras palabras, el EKG habilitado para IA puede detectar fibrilación auricular reciente que ocurrió sin síntomas o que es inminente, lo que podría mejorar las opciones de tratamiento. Esta investigación podría mejorar la eficiencia del EKG, un método no invasivo y ampliamente disponible dedetección de enfermedades del corazón. Los hallazgos y un comentario adjunto se publican en The Lancet .
Si bien es común, la fibrilación auricular a menudo es fugaz. Por lo tanto, es difícil de diagnosticar. La fibrilación auricular puede no ocurrir durante un electrocardiograma estándar de 10 segundos y 12 derivaciones, y las personas a menudo desconocen su presencia. Métodos de monitoreo prolongados, comocomo grabadora de bucle, requieren un procedimiento y son caros.
La precisión y la puntualidad son importantes para hacer un diagnóstico de fibrilación auricular. Si no se detecta, la fibrilación auricular puede causar apoplejía, insuficiencia cardíaca y otras enfermedades cardiovasculares. Saber que un paciente tiene fibrilación auricular ayuda al tratamiento directo con anticoagulantes, señala Paul Friedman, MD,presidente del Departamento de Medicina Cardiovascular de Mayo Clinic. El Dr. Friedman, quien es electrofisiólogo cardíaco, es el autor principal del estudio.
"Cuando las personas entran con un derrame cerebral, realmente queremos saber si tuvieron FA en los días previos al derrame cerebral, porque guía el tratamiento", dice el Dr. Friedman. "Los anticoagulantes son muy efectivos para prevenir otro derrame cerebral enpersonas con FA. Pero para aquellos sin FA, el uso de anticoagulantes aumenta el riesgo de sangrado sin un beneficio sustancial. Eso es un conocimiento importante. Queremos saber si un paciente tiene FA ".
Utilizando aproximadamente 450,000 EKG de los más de 7 millones de EKG en la bóveda de datos digitales de la Clínica Mayo, los investigadores entrenaron a la IA para identificar diferencias sutiles en un EKG normal que indicarían cambios en la estructura del corazón causados por la fibrilación auricular. Estos cambios no son detectables sinuso de IA.
Luego, los investigadores probaron la IA en electrocardiogramas de ritmo normal de un grupo de 36,280 pacientes, de los cuales 3,051 tenían fibrilación auricular. El electrocardiograma habilitado para IA identificó correctamente los patrones sutiles de fibrilación auricular con una precisión del 90%.
El Dr. Friedman dice que está sorprendido por los hallazgos de esta investigación. Si se demuestra, dijo, los electrocardiogramas guiados por IA podrían dirigir el tratamiento adecuado para la enfermedad causada por la fibrilación auricular, incluso sin síntomas. Además, esta tecnología puede serprocesado con un teléfono inteligente o reloj, lo que lo hace fácilmente disponible a gran escala.
"Un electrocardiograma siempre mostrará la actividad eléctrica del corazón en el momento de la prueba, pero esto es como mirar el océano ahora y poder decir que ayer hubo grandes olas", dice el Dr. Friedman. "AI puede proporcionarinformación poderosa sobre las señales eléctricas invisibles que emiten nuestros cuerpos con cada latido del corazón: señales que se han ocultado a simple vista ".
"En lugar de encontrar la aguja en el pajar mediante un monitoreo prolongado, los autores básicamente sugieren que AI podrá juzgar mirando el pajar si tiene una aguja escondida en él", señala Jeroen Hendriks, Ph.D., dela Universidad de Adelaida en Australia, quien escribió el comentario del estudio con Larissa Fabritz, MD, de la Universidad de Birmingham en el Reino Unido
Zachi I. Attia y Peter Noseworthy, MD, son los primeros autores iguales del estudio. Otros autores son Francisco Lopez-Jimenez, MD; Samuel Asirvatham, MD; Abhishek Deshmukh, MBBS; Bernard Gersh, MB, Ch.B.,D.Phil .; Rickey Carter, Ph.D .; Xiaoxi Yao, Ph.D .; Alejandro Rabinstein, MD; Bradley Erickson, MD, Ph.D .; y Suraj Kapa, MD - todos de Mayo Clinic.
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Materiales proporcionado por Clínica Mayo . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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