La inteligencia artificial IA puede ofrecer una forma de determinar con precisión que una persona no está infectada con COVID-19. Un estudio retrospectivo internacional encuentra que la infección por el SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19, crea señales eléctricas sutiles.cambios en el corazón. Un electrocardiograma mejorado con IA puede detectar estos cambios y potencialmente usarse como una prueba de detección de COVID-19 rápida y confiable para descartar una infección por COVID-19.
El EKG mejorado con IA pudo detectar la infección por COVID-19 en la prueba con un valor predictivo positivo personas infectadas del 37% y un valor predictivo negativo personas no infectadas del 91%.Se agregaron sujetos de control normales para reflejar una prevalencia del 5% de COVID-19, similar a una población del mundo real, el valor predictivo negativo saltó al 99.2%. Los hallazgos se publican en Actas de Mayo Clinic .
COVID-19 tiene un período de incubación de 10 a 14 días, que es largo en comparación con otros virus comunes. Muchas personas no muestran síntomas de infección y, sin saberlo, podrían poner en riesgo a otras personas. Además, el tiempo de respuesta yLos recursos necesarios para los métodos de prueba actuales son sustanciales y el acceso puede ser un problema.
"Si se valida de forma prospectiva con electrodos de teléfonos inteligentes, esto hará que sea aún más sencillo diagnosticar la infección por COVID, destacando lo que se podría hacer con colaboraciones internacionales", dice Paul Friedman, MD, presidente del Departamento de Medicina Cardiovascular de Mayo Clinic en Rochester. El Dr.Friedman es el autor principal del estudio.
La realización de una crisis sanitaria mundial reunió a las partes interesadas de todo el mundo para desarrollar una herramienta que pudiera abordar la necesidad de descartar de forma rápida, no invasiva y rentable la presencia de una infección aguda por COVID-19. El estudio, que incluyó datos depoblaciones racialmente diversas, se llevó a cabo a través de un consorcio global de voluntarios que abarca cuatro continentes y 14 países.
"Las lecciones de este grupo de trabajo global mostraron lo que es factible, y la necesidad empujó a los miembros de la industria y el mundo académico a asociarse para resolver las complejas preguntas de cómo recopilar y transferir datos de múltiples centros con sus propios sistemas de electrocardiograma, registros de salud electrónicosy acceso variable a sus propios datos ", dice Suraj Kapa, MD, un electrofisiólogo cardíaco en Mayo Clinic." Las relaciones y los marcos de procesamiento de datos refinados a través de esta colaboración pueden respaldar el desarrollo y la validación de nuevos algoritmos en el futuro ".
Los investigadores seleccionaron pacientes con datos de EKG aproximadamente en el momento en que se confirmó su diagnóstico de COVID-19 mediante una prueba genética para el virus SARS-Co-V-2. Estos datos se compararon con datos de EKG similares de pacientes que no estabaninfectado con COVID-19.
Los investigadores utilizaron más de 26.000 EKG para entrenar a la IA y casi 4.000 más para validar sus lecturas. Finalmente, la IA se probó en 7.870 ECG que no se habían utilizado anteriormente. En cada uno de estos conjuntos, la prevalencia de COVID-19 fue de alrededor de33%.
Para reflejar con precisión una población del mundo real, se agregaron más de 50,000 electrocardiogramas normales adicionales para alcanzar una tasa de prevalencia del 5% de COVID-19. Esto elevó el valor predictivo negativo de la IA del 91% al 99,2%.
Zachi Attia, Ph.D., ingeniero de Mayo Clinic en el Departamento de Medicina Cardiovascular, explica que la prevalencia es una variable en el cálculo de los valores predictivos positivos y negativos. Específicamente, a medida que la prevalencia disminuye, el valor predictivo negativo aumenta.El Dr. Attia es coautor del estudio con el Dr. Kapa.
"La precisión es uno de los mayores obstáculos para determinar el valor de cualquier prueba para COVID-19", dice el Dr. Attia. "No solo necesitamos conocer la sensibilidad y especificidad de la prueba, sino también la prevalencia de laLa adición de los datos de ECG de control adicional fue fundamental para demostrar cómo una prevalencia variable de la enfermedad, como nos hemos encontrado con regiones que tienen tasas de enfermedad muy diferentes en las diferentes etapas de la pandemia, afectaría el rendimiento de la prueba ".
"Este estudio demuestra la presencia de una señal biológica en el EKG compatible con la infección por COVID-19, pero incluyó a muchos pacientes enfermos. Si bien es una señal esperanzadora, debemos probarla de manera prospectiva en personas asintomáticas que usan electrodos de teléfonos inteligentes paraconfirman que se puede utilizar prácticamente en la lucha contra la pandemia ", señala el Dr. Friedman." Se están realizando estudios para abordar esa cuestión ".
Acerca de este estudio
Este estudio fue diseñado y concebido por investigadores de Mayo Clinic, y el trabajo fue posible en parte gracias a una donación filantrópica de Lerer Family Charitable Foundation Inc. y al apoyo voluntario de los médicos y hospitales participantes de todo el mundo que contribuyeronun esfuerzo para combatir la pandemia de COVID-19. El apoyo técnico fue donado por GE Healthcare, Philips y Epiphany Healthcare para la transferencia de datos de EKG.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Clínica Mayo . Original escrito por Terri Malloy. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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