La ecocardiografía con IA mejora la detección temprana de acumulación de amiloide en el corazón

La amiloidosis cardíaca es una afección potencialmente mortal en la que una proteína anormal llamada amiloide se acumula en el corazón, provocando su endurecimiento y pérdida de funcionalidad. Esta enfermedad suele pasar desapercibida porque sus síntomas y características de imagen pueden parecerse a los de otras afecciones cardíacas. Sin embargo, el diagnóstico temprano es crucial, ya que existen nuevos tratamientos farmacológicos que pueden ralentizar o detener la progresión de la enfermedad.

A pesar de la disponibilidad de estos tratamientos, detectar la amiloidosis cardíaca sigue siendo un desafío, ya que con frecuencia se diagnostica de forma errónea o no se diagnostica en absoluto. Para mejorar su detección, los investigadores han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) de alta precisión que utiliza la ecocardiografía para detectar este tipo raro y progresivo de insuficiencia cardíaca.

El modelo, la primera y única herramienta de IA de su tipo, desarrollada por Mayo Clinic (Rochester, MN, EUA) y Ultromics, Ltd. (Oxford, Reino Unido), analiza un único videoclip de ecocardiografía para detectar la amiloidosis cardíaca en todos los tipos principales y la distingue de otras afecciones cardíacas similares. Puede identificar la enfermedad antes del diagnóstico formal, lo que ofrece a los médicos información temprana sobre la condición del paciente.

El equipo validó y probó el modelo en una población de pacientes grande y multiétnica y comparó sus capacidades con otros métodos de diagnóstico para la amiloidosis cardíaca. El estudio, publicado en European Heart Journal, muestra que el modelo demostró una sensibilidad del 85% y una especificidad del 93%, proporcionando una detección altamente precisa en tiempo real sin la necesidad de pruebas invasivas adicionales.

El modelo de IA cuenta actualmente con la aprobación de la FDA y se utiliza en varios centros de los Estados Unidos. Ha demostrado ser más eficaz que los métodos tradicionales de cribado clínicos y ecográficos transtorácicos, proporcionando a los profesionales sanitarios información valiosa para orientar las pruebas posteriores. Como resultado, el modelo de IA podría mejorar significativamente la puntualidad y la precisión del diagnóstico de amiloidosis cardíaca, permitiendo una intervención y un tratamiento tempranos. Los próximos pasos incluyen ampliar su uso en la práctica clínica y realizar más investigaciones para explorar todo su potencial en el tratamiento de las cardiopatías.

"Este modelo de IA es una herramienta innovadora que nos ayuda a identificar a los pacientes de forma temprana para que reciban el tratamiento que necesitan", afirmó la Dra. Patricia Pellikka, cardióloga de Mayo Clinic y autora principal del estudio. "Descubrimos que la IA superó a los métodos tradicionales de evaluación clínica y ecocardiografía transtorácica, proporcionando a los médicos información más sólida sobre la cual basar decisiones para realizar pruebas de confirmación adicionales".

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