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IA automatiza la detección de insuficiencia mitral en ecocardiogramas

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 03 Sep 2024
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Imagen: Los investigadores están utilizando IA para detectar signos tempranos de insuficiencia de la válvula mitral, el trastorno de la válvula cardíaca más común (cortesía de la foto de 123RF)
Imagen: Los investigadores están utilizando IA para detectar signos tempranos de insuficiencia de la válvula mitral, el trastorno de la válvula cardíaca más común (cortesía de la foto de 123RF)

La insuficiencia de la válvula mitral es la enfermedad valvular cardíaca más común, pero a menudo pasa desapercibido. De las cuatro válvulas del corazón que facilitan el movimiento de la sangre por todo el cuerpo, la válvula mitral, situada en el lado izquierdo del corazón, no se cierra correctamente en algunas personas, lo que provoca que la sangre fluya hacia atrás, una afección conocida como insuficiencia de la válvula mitral. Este problema dificulta la circulación sanguínea y puede derivar en complicaciones más graves, como dificultad para respirar, arritmia e insuficiencia cardíaca. Determinar con precisión la gravedad de esta afección es crucial para decidir si los pacientes deben adoptar una estrategia de observación y espera o si requieren una intervención inmediata. Los investigadores han desarrollado un programa de inteligencia artificial (IA) para detectar la presencia y gravedad de la insuficiencia de la válvula mitral a partir de ecocardiogramas, lo que podría ayudar a identificar a los pacientes que necesitan un procedimiento mínimamente invasivo o cirugía.

Para desarrollar el nuevo programa, los investigadores del Instituto Cardiaco Smidt en Cedars-Sinai (Los Ángeles, CA, EUA) utilizaron más de 58.000 ecocardiogramas transtorácicos, un tipo de imágenes de ultrasonido que se utilizan para evaluar afecciones cardíacas, incluida la insuficiencia mitral. La eficacia de este programa se evaluó utilizando ecocardiogramas de 1.800 pacientes en Cedars-Sinai y otros 915 de Stanford Healthcare. Los hallazgos, publicados en la revista Circulation, muestran que el modelo de IA demostró una alta precisión en la identificación de casos moderados a graves de insuficiencia de la válvula mitral. Después de analizar videos de más de 50.000 estudios de ecocardiogramas, el modelo de aprendizaje profundo identificó eficazmente los videos más relevantes e importantes para evaluar la gravedad de la insuficiencia mitral.

“Esto podría mejorar la forma en que identificamos a los pacientes con insuficiencia mitral, que se está volviendo más frecuente en nuestra población que envejece, y personalizar el tratamiento aún más de lo que ya lo hacemos”, dijo Raj Makkar, MD, director asociado del Smidt Heart Institute, donde el equipo también ha realizado más de 1.500 reparaciones robóticas de la válvula mitral con una tasa de éxito cercana al 100 %.

Enlaces relacionados:
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