IA detecta la insuficiencia cardíaca congestiva usando un solo latido

Un estudio nuevo informa la identificación exitosa de la insuficiencia cardíaca crónica severa (ICC) en el 100% de los casos, usando un solo registro de latido cardíaco de un electrocardiograma (ECG).

Investigadores de la Universidad de Surrey (Guildford, Reino Unido), la Universidad de Warwick (Coventry, Reino Unido) y el Laboratorio de Neurociencia Organizacional (OneLab; Londres, Reino Unido), desarrollaron el método novedoso, que se basa en la inteligencia artificial (IA). La técnica utiliza un árbol de datos de red neuronal convolucional (CNN) con el fin de detectar patrones y estructuras de datos con una eficiencia extremadamente alta, que identifica con exactitud la ICC en función de un solo latido cardíaco del ECG.

La CNN permite que se visualicen subsecuencias de series temporales que sirven como datos de entrada, permitiendo discriminar entre los pacientes con ICC y los individuos sanos, lo que no solo permite una detección más rápida, sino que también ayuda a comprender cómo se relaciona cierto comportamiento del tejido con las señales registradas. Los investigadores probaron el modelo en conjuntos de datos de ECG que comprenden 490.505 latidos cardíacos; logró una exactitud de detección de ICC del 100% y también identificó secuencias de latidos cardíacos discriminatorios de clase y características morfológicas específicas de ECG. El estudio fue publicado el 3 de septiembre de 2019 en la revista Biomedical Signal Processing and Control Journal.

“Capacitamos y probamos el modelo CNN en grandes conjuntos de datos de ECG disponibles públicamente con pacientes con ICC, así como con corazones sanos y no arrítmicos. Nuestro modelo tuvo una exactitud del 100%; con la sola verificación de un latido del corazón, podemos detectar si una persona tiene insuficiencia cardíaca o no”, dijo el autor del estudio, Sebastiano Massaro, PhD, de la Universidad de Surrey. “Nuestro modelo también es uno de los primeros que se sabe que puede identificar las características morfológicas del ECG específicamente asociadas a la gravedad de la afección”.

“Visualizamos la adaptación de este sistema a dispositivos portátiles que pueden realizar predicciones y detección de ICC utilizando registros de ECG provisionales, observando la morfología de los latidos cardíacos individuales. Esto podría permitir que no solo los cardiólogos sino incluso los pacientes y sus cuidadores, enfermeras, aprendices y médicos de familia participen en el proceso de detección”, concluyó el Dr. Massaro. “Con la finalización de la fase de capacitación, la red funciona muy rápidamente, lo que la hace apta para la implementación en sistemas en la nube o la adaptación a dispositivos móviles”.

La ICC es una condición fisiopatológica progresiva responsable de la pérdida crónica de la capacidad de bombeo en el corazón. Según la Sociedad Europea de Cardiología (ESC), esta enfermedad afecta a alrededor de 26 millones de personas en todo el mundo. Su prevalencia aumenta rápidamente con la edad, y la tasa de mortalidad está estrechamente asociada con el grado de severidad, alcanzando picos del 40% en los eventos más graves. La ICC también es una de las principales razones de hospitalización en los ancianos, y se caracteriza por una tasa de recaída alta, con la mitad de los pacientes ambulatorios readmitidos al cabo de unos meses después del alta hospitalaria.

Enlace relacionado:
Universidad de Surrey
Universidad de Warwick
Laboratorio de Neurociencia Organizacional