Estudio piloto sugiere que la inteligencia artificial podría ayudar a evaluar y mejorar los resultados de los trasplantes de corazón
Crédito: CC0 Public Domain
El trasplante de corazón puede salvar la vida de los pacientes con insuficiencia cardíaca terminal. Sin embargo, muchos pacientes experimentan el rechazo del trasplante de órganos, en el que el sistema inmunitario comienza a atacar el órgano trasplantado. Pero detectar el rechazo del trasplante es un desafío en sus primeras etapas, es posible que los pacientes no experimenten síntomas y los expertos no siempre están de acuerdo con el grado y la gravedad del rechazo. Para ayudar a abordar estos desafíos, los investigadores del Brigham and Women’s Hospital crearon un sistema de inteligencia artificial (IA) conocido como Estimador neural de evaluación del rechazo cardíaco (CRANE) que puede ayudar a detectar el rechazo y estimar su gravedad. En un estudio piloto, el equipo evaluó el desempeño de CRANE en muestras proporcionadas por pacientes de tres países diferentes y descubrió que podría ayudar a los expertos cardíacos a diagnosticar con mayor precisión el rechazo y disminuir el tiempo necesario para el examen. Los resultados se publican en Nature Medicine.
«Nuestro estudio piloto retrospectivo demostró que combinar la inteligencia artificial y la inteligencia humana puede mejorar el acuerdo de los expertos y reducir el tiempo necesario para evaluar las biopsias», dijo el autor principal Faisal Mahmood, Ph.D., del Laboratorio Mahmood en el Departamento de Brigham’s Patología. «Nuestros resultados sientan las bases para ensayos clínicos a gran escala para establecer la utilidad de los modelos de IA para mejorar los resultados de los trasplantes de corazón».
Las biopsias de corazón se usan comúnmente para identificar y calificar la gravedad del rechazo de órganos en pacientes después de trasplante de corazón Sin embargo, varios estudios han demostrado que los expertos a menudo no están de acuerdo sobre si el paciente está rechazando el corazón o sobre el grado de gravedad del rechazo. La variabilidad en el diagnóstico tiene consecuencias clínicas directas, lo que provoca retrasos en el tratamiento, biopsias de seguimiento innecesarias, ansiedad, dosificación inadecuada de medicamentos y, en última instancia, peores resultados.
CRANE está diseñado para usarse junto con expertos evaluación para establecer un diagnóstico preciso más rápido, y también se puede utilizar en entornos donde puede haber pocos expertos en patología disponibles. El equipo capacitó a CRANE para la detección, subtipificación y clasificación del rechazo de trasplantes utilizando miles de imágenes patológicas de más de 1300 biopsias de corazón del Brigham. Luego, los investigadores validaron el modelo, utilizando biopsias de prueba de Brigham y conjuntos de prueba externos e independientes recibidos de hospitales en Suiza y Turquía. Los conjuntos de datos de validación externa se construyeron para demostrar un alto grado de variabilidad para someter a prueba el modelo de IA propuesto.
CRANE se desempeñó bien en la detección y evaluación del rechazo, con resultados comparables a los de las evaluaciones convencionales. Cuando los expertos usaron la herramienta, redujo el desacuerdo entre los expertos y disminuyó el tiempo de evaluación. Los autores señalan que aún no se ha determinado su uso en la práctica clínica y planean realizar más mejoras en el sistema, pero los resultados ilustran el potencial de integrar la IA en el diagnóstico.
«A lo largo de la historia de la medicina, el diagnóstico evaluaciones han sido en gran parte subjetivas», dijo Mahmood. «Pero debido al poder y la asistencia de las herramientas computacionales, eso está comenzando a cambiar. Es el momento adecuado para hacer un cambio al reunir a personas con experiencia clínica y aquellas con experiencia en ciencias computacionales para desarrollar herramientas de diagnóstico de asistencia».
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El desafío del rechazo del trasplante de órganos Más información: Faisal Mahmood, Evaluación habilitada por aprendizaje profundo del rechazo de aloinjertos cardíacos a partir de biopsias endomiocárdicas, Nature Medicine (2022). DOI: 10.1038/s41591-022-01709-2. www.nature.com/articles/s41591-022-01709-2 Información de la revista: Nature Medicine
Proporcionado por Brigham and Women’s Hospital Cita: Estudio piloto sugiere la inteligencia podría ayudar a evaluar y mejorar los resultados de los trasplantes de corazón (21 de marzo de 2022) consultado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-03-artificial-intelligence-heart-transplant-outcomes.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.