El uso de IA en el análisis de electrocardiogramas puede mejorar el diagnóstico y el tratamiento de la miocardiopatía hipertrófica

Crédito: Pixabay/CC0 Dominio público

La miocardiopatía hipertrófica (MCH) es una de las principales causas de muerte súbita en adolescentes y la detección inicial suele ser difícil. Un nuevo estudio de UC San Francisco encuentra que los electrocardiogramas (ECG) mejorados con inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a identificar la afección en sus primeras etapas y monitorear cambios importantes relacionados con la enfermedad a lo largo del tiempo.

La investigación dirigida por Geoffrey Tison, MD, MPH, en la División de Cardiología de la UCSF, fue una colaboración entre la UCSF, la Clínica Mayo y Myokardia Inc. En su estudio, publicado en la edición del 7 de marzo del Journal of the American Academy of Cardiology, los autores demostraron que el análisis de IA de los ECG no solo puede predecir con precisión el diagnóstico de MCH, sino también que el ECG-IA se correlaciona longitudinalmente con las presiones cardíacas y las mediciones de laboratorio relacionadas con la MCH.

Este estudio muestra que el análisis de IA puede capturar mucha más información de los ECG relacionados con la fisiopatología obstructiva de la MCH que la que se obtiene actualmente mediante la interpretación manual de ECG y es el primer estudio que muestra que el análisis de IA de los ECG se puede utilizar potencialmente para monitorear las mediciones fisiológicas y hemodinámicas relacionadas con la enfermedad.

Los investigadores aplicaron dos algoritmos AI-ECG separados de UCSF y Mayo Clinic a los ECG previos al tratamiento y durante el tratamiento del ensayo clínico de fase 2 PIONEER-OLE (un ensayo clínico para el tratamiento con con el fármaco Mavacamten para la MCH en adultos con MCH obstructiva sintomática). Después de demostrar que ambos algoritmos detectaron con precisión la HCM en datos de ensayos clínicos sin capacitación adicional, luego demostraron que las puntuaciones de HCM del AI-ECG se correlacionaron longitudinalmente con el estado de la enfermedad, medido por las disminuciones con el tiempo en los gradientes del tracto de salida del ventrículo izquierdo y el péptido natriurético (NT-proBNP) en estos pacientes.

Las asociaciones longitudinales de la puntuación de HCM del AI-ECG fueron significativas y probablemente reflejaron cambios en la forma de onda del ECG sin procesar que fueron detectables por los AI-ECG y se correlacionaron con la fisiopatología y la gravedad de la enfermedad de HCM. El potencial de AI-ECG se amplía por el hecho de que los ECG ahora se pueden medir de forma remota a través de electrodos habilitados para teléfonos inteligentes y pueden permitir la evaluación remota de la progresión de la enfermedad, así como la respuesta al tratamiento farmacológico.

Los autores sugieren que los estudios futuros son necesario para determinar si los AI-ECG pueden rastrear el estado de la enfermedad y usarse como guía para la medición de medicamentos para mejorar la seguridad.

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El fármaco puede mejorar la función cardíaca en la miocardiopatía hipertrófica Más información: Geoffrey H. Tison et al, Evaluación del estado de la enfermedad y respuesta al tratamiento con electrocardiografía mejorada con inteligencia artificial en la miocardiopatía hipertrófica obstructiva, Revista del Colegio Americano de Cardiología (2022). DOI: 10.1016/j.jacc.2022.01.005 Información de la revista: Journal of the American College of Cardiology

Proporcionado por la Universidad de California, San Francisco Cita: Usar La IA en el análisis de electrocardiogramas puede mejorar el diagnóstico y el tratamiento de la miocardiopatía hipertrófica (8 de marzo de 2022) consultado el 29 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2022-03-ai-electrocardiogram-analysis-diagnosis-treatment.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.